TPClustering&MixedModels
ME
14/01/2022
TP Clustering & mixture models.
library(R.matlab)## R.matlab v3.6.2 (2018-09-26) successfully loaded. See ?R.matlab for help.##
## Attachement du package : 'R.matlab'## Les objets suivants sont masqués depuis 'package:base':
##
## getOption, isOpenlibrary(Rmixmod)## Le chargement a nécessité le package : Rcpp## Rmixmod v. 2.1.6 / URI: www.mixmod.orglibrary(mclust)## Package 'mclust' version 5.4.9
## Type 'citation("mclust")' for citing this R package in publications.library(NbClust)
library(Factoshiny)## Le chargement a nécessité le package : FactoMineR## Le chargement a nécessité le package : shiny##
## Attachement du package : 'shiny'## L'objet suivant est masqué depuis 'package:mclust':
##
## em## Le chargement a nécessité le package : FactoInvestigate## Le chargement a nécessité le package : ggplot2library(lle)## Le chargement a nécessité le package : scatterplot3d## Le chargement a nécessité le package : MASS## Le chargement a nécessité le package : snowfall## Le chargement a nécessité le package : snowlibrary(cluster)
library(aricode)
library(Rtsne)
library(caret)## Le chargement a nécessité le package : latticeQuestion 1
The JAFFE dataset consists of 213 images of different facial expressions from 10 different Japanese female subjects. Each subject was asked to do 7 facial expressions (6 basic facial expressions and neutral) and the images were annotated with average semantic ratings on each facial expression by 60 annotators.
MNIST is a dataset of 60,000 small square 28×28 pixel grayscale images of handwritten single digits between 0 and 9.
MFEA dataset consists of features of handwritten numerals (0'--9’) extracted from a collection of Dutch utility maps. 200 patterns per class (for a total of 2,000 patterns) have been digitized in binary images.
USPS is a digit dataset automatically scanned from envelopes by the U.S. Postal Service containing a total of 9,298 16×16 pixel grayscale samples; the images are centered, normalized and show a broad range of font styles.
OPTIDIGITS dataset consists vectorised images of handwritten digits (0–9). The images have been compressed to 8x8, resulting in 64 dimensional observations.
Questions 2 , 3 and 4 for each dataset
DATASET JAFFE
JAFFElist=readMat("jaffe.mat")str(JAFFElist)## List of 2
## $ X: num [1:213, 1:676] 112 115 105 107 115 126 113 117 115 102 ...
## $ y: num [1, 1:213] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## - attr(*, "header")=List of 3
## ..$ description: chr "MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN, Created on: Thu Dec 01 17:43:49 2011 "
## ..$ version : chr "5"
## ..$ endian : chr "little"JAFFE = as.data.frame(JAFFElist$X)
class=as.factor(t(as.data.frame(JAFFElist$y)))
JAFFE=data.frame(JAFFE,class)
JAFFE## V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19
## 1 112 111 113 118 119 111 102 91 86 87 87 89 89 87 84 84 84 79 82
## 2 115 121 127 127 123 119 110 109 106 103 103 102 101 97 92 90 87 86 93
## 3 105 108 115 119 118 112 103 94 96 96 94 94 94 90 84 81 82 79 79
## 4 107 111 119 127 125 121 112 107 104 101 103 106 105 96 90 86 88 85 88
## 5 115 120 125 132 129 122 112 107 108 103 104 104 98 95 91 86 88 86 84
## 6 126 126 132 132 132 126 114 109 112 111 112 110 107 100 92 90 90 89 90
## 7 113 117 119 125 129 121 109 95 94 95 94 93 90 88 83 82 79 82 78
## 8 117 121 123 128 130 125 116 108 106 102 104 104 101 98 91 89 89 87 84
## 9 115 114 119 124 127 126 119 107 104 100 98 100 101 94 84 80 81 84 83
## 10 102 106 107 110 111 108 99 95 87 84 80 78 81 81 84 85 83 85 83
## 11 100 127 140 145 145 135 126 120 115 115 116 115 119 120 119 112 109 109 105
## 12 129 148 150 152 153 146 137 130 126 125 128 131 131 129 125 119 119 116 117
## 13 131 146 151 151 149 143 137 126 121 124 121 122 122 122 120 116 117 113 109
## 14 109 112 117 120 116 107 101 93 91 92 91 90 89 82 80 79 78 82 82
## 15 146 153 155 153 150 143 131 126 130 134 136 135 134 128 120 118 113 111 115
## 16 151 159 158 157 150 143 134 133 134 134 132 133 132 126 119 117 115 119 118
## 17 132 137 143 146 142 134 125 118 116 120 123 121 120 118 112 112 109 102 103
## 18 149 153 154 155 150 144 133 128 128 127 126 128 126 121 118 120 116 115 115
## 19 149 152 155 155 150 149 137 132 131 125 126 127 128 127 122 119 116 114 118
## 20 147 150 150 154 153 146 136 128 131 128 130 131 131 132 125 119 118 111 113
## 21 127 148 148 151 153 151 141 134 127 129 128 128 128 126 126 122 119 120 118
## 22 118 139 148 152 153 148 143 136 132 131 130 130 130 130 124 121 119 114 116
## 23 99 103 106 111 117 113 106 94 89 85 82 84 84 83 79 77 80 77 78
## 24 116 128 137 135 118 99 93 94 88 82 79 80 80 78 79 82 79 75 72
## 25 120 125 135 136 119 99 92 89 88 85 81 81 82 79 83 89 83 78 75
## 26 110 118 127 132 121 101 89 89 89 84 79 77 77 75 74 79 76 75 73
## 27 121 130 139 139 125 108 99 94 88 81 80 81 78 77 77 77 78 76 78
## 28 128 136 140 140 127 111 101 98 90 85 81 79 78 75 75 79 80 79 78
## 29 125 134 138 137 120 107 99 94 90 84 84 83 82 81 81 82 85 80 81
## 30 131 140 142 139 130 119 103 97 93 88 85 83 80 79 82 85 85 82 82
## 31 121 129 135 141 136 120 105 97 89 86 82 82 80 77 75 73 80 83 81
## 32 122 132 142 147 139 122 108 101 96 92 91 88 86 85 84 83 85 82 82
## 33 120 128 137 142 135 122 110 101 103 104 102 100 95 92 92 88 91 96 97
## 34 109 118 128 132 128 103 89 83 83 82 78 76 78 76 80 82 79 74 66
## 35 111 119 130 130 121 102 90 85 84 83 80 76 77 75 76 84 78 75 72
## 36 112 123 134 134 122 99 87 83 82 80 79 77 76 75 77 80 76 74 73
## 37 105 110 114 120 108 87 85 79 80 85 85 80 76 75 81 82 81 81 81
## 38 103 108 112 119 111 92 87 78 75 81 85 83 78 80 86 85 83 80 80
## 39 106 112 114 123 114 95 93 85 80 83 87 86 84 82 84 83 80 81 80
## 40 114 119 127 127 123 104 89 84 85 83 77 75 75 72 78 82 77 74 72
## 41 112 120 127 128 124 108 93 89 89 86 81 75 73 70 75 81 80 79 77
## 42 121 130 137 135 127 113 103 95 90 87 85 86 86 80 79 83 82 80 78
## 43 112 119 130 134 129 111 93 89 88 88 86 83 81 78 75 75 75 74 74
## 44 112 117 126 132 126 110 93 86 88 87 85 82 84 83 77 80 80 79 80
## 45 113 121 133 134 128 108 92 92 92 87 83 80 78 78 72 75 76 74 74
## 46 156 163 175 183 182 179 168 159 154 150 143 141 141 141 137 136 132 131 130
## 47 158 166 176 188 187 183 173 164 159 154 148 147 145 145 138 140 137 135 136
## 48 148 154 165 176 175 174 163 154 149 146 140 132 130 131 126 128 127 126 123
## 49 158 161 167 174 179 179 169 164 158 147 140 138 139 141 137 136 144 145 141
## 50 162 160 168 178 185 180 172 164 157 155 151 146 142 143 140 139 138 135 141
## 51 172 176 182 195 196 192 187 176 167 162 157 156 153 154 148 145 145 142 143
## 52 163 165 171 184 187 185 180 171 161 157 154 148 144 142 139 138 141 134 136
## 53 163 166 173 186 189 184 178 174 166 158 154 148 143 144 144 138 139 136 133
## 54 154 161 170 180 178 173 162 153 152 149 139 136 136 137 134 132 129 126 125
## 55 165 171 176 188 189 184 178 166 161 156 151 148 145 147 141 142 144 137 131
## 56 158 164 174 187 186 181 168 158 155 153 147 144 144 143 139 137 131 129 127
## 57 174 180 189 193 192 187 174 165 160 157 155 151 150 150 141 142 139 133 133
## 58 156 163 171 183 184 179 169 159 155 149 143 136 134 136 135 138 135 132 132
## 59 165 168 177 188 189 184 174 165 159 158 154 147 149 149 145 152 147 141 141
## 60 165 172 182 191 189 185 175 163 155 153 148 143 145 145 140 136 134 134 132
## 61 161 169 181 188 183 176 166 159 153 150 146 142 140 142 137 136 135 129 127
## 62 167 174 186 192 189 184 171 164 158 157 153 150 152 149 143 145 140 137 139
## 63 159 165 180 183 181 171 158 154 153 147 139 137 137 137 134 135 129 128 128
## 64 172 179 188 194 196 192 183 180 172 167 160 154 154 152 149 148 145 141 135
## 65 158 160 166 173 185 183 176 168 157 149 145 145 141 136 141 139 133 134 130
## 66 164 165 166 170 181 185 178 173 161 155 149 148 143 140 140 137 133 131 129
## 67 151 156 161 171 178 183 177 174 163 155 151 151 151 143 141 141 134 131 129
## 68 151 153 155 157 161 159 146 136 130 124 120 116 118 116 105 103 100 100 97
## 69 110 109 114 119 122 117 108 100 92 84 76 75 79 76 70 71 66 66 63
## 70 147 145 151 158 162 159 150 139 127 123 117 113 113 103 99 98 101 104 97
## 71 155 157 159 162 166 160 149 138 130 125 119 118 122 118 110 109 107 105 101
## 72 155 152 156 160 164 161 152 143 132 126 118 110 114 112 107 110 106 102 100
## 73 146 147 154 160 167 166 153 140 129 120 112 107 109 107 99 102 96 98 95
## 74 155 154 151 156 163 166 158 149 139 131 126 118 114 116 109 99 99 99 101
## 75 150 150 149 156 162 164 157 147 139 133 133 126 121 115 102 101 100 98 99
## 76 155 156 157 164 168 164 155 145 131 122 119 114 114 117 109 102 101 100 104
## 77 154 152 151 155 163 166 159 151 144 143 137 128 118 112 102 103 104 104 100
## 78 149 155 156 158 161 164 159 153 143 132 122 112 108 110 101 97 98 99 98
## 79 162 165 165 170 170 175 176 165 155 148 141 134 127 121 116 110 111 109 109
## 80 156 158 159 162 168 174 168 158 148 142 138 132 127 123 116 109 109 102 102
## 81 158 159 158 160 164 167 162 149 137 132 132 128 122 121 111 103 106 101 98
## 82 152 153 158 163 171 169 157 146 138 132 130 119 114 117 109 105 106 103 102
## 83 151 152 152 158 161 164 159 146 134 130 127 121 113 111 106 104 104 102 99
## 84 151 150 149 152 158 165 160 148 139 130 126 119 114 107 97 103 103 101 98
## 85 152 150 150 155 160 162 158 148 135 128 123 119 114 112 104 103 106 103 101
## 86 142 141 143 148 153 157 154 147 139 132 124 117 112 114 107 106 107 103 102
## 87 160 162 161 162 164 168 163 157 149 144 142 138 130 126 118 116 117 114 114
## 88 124 126 130 131 123 117 110 101 98 99 95 93 93 93 90 92 90 88 93
## 89 119 123 129 123 117 111 103 100 98 96 95 93 93 94 90 95 93 89 88
## 90 120 125 127 124 122 113 104 103 102 103 101 96 96 93 90 91 90 89 90
## 91 125 127 130 129 119 110 105 96 95 98 101 98 92 85 83 83 86 88 84
## 92 129 131 137 126 114 101 92 90 94 92 94 91 87 85 81 79 81 81 80
## 93 132 133 137 129 114 103 95 89 87 89 89 87 83 77 73 74 78 81 81
## 94 84 103 100 106 109 101 97 91 84 86 90 87 87 83 82 79 76 73 73
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## 19 131 129 124 122 122 118 121 121 121 122 119 109 95 109 154 158 163 160 153
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## 28 78 75 73 72 72 74 75 73 73 80 82 61 47 86 138 150 149 137 117
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## 30 73 74 75 76 75 74 74 76 77 84 86 62 49 89 143 151 148 129 111
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## 32 86 84 82 78 79 77 77 78 79 87 87 63 53 95 136 145 156 152 137
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## 34 82 82 82 79 74 71 66 68 69 74 83 79 57 74 123 132 140 143 129
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## 106 76 49 131 134 138 134 114 91 82 89 93 96 100 94 93 89 82 86 85
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## 111 41 61 88 87 88 82 65 54 53 53 53 53 52 50 46 45 45 43 44
## 112 32 30 77 76 79 76 60 48 48 49 50 48 48 48 45 43 41 40 39
## 113 28 48 100 92 92 86 64 50 52 55 59 60 62 62 59 54 47 45 45
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## 115 25 46 86 82 80 81 80 63 49 51 50 50 51 50 49 47 42 39 38
## 116 29 50 75 85 84 85 77 58 48 49 49 52 56 56 54 48 45 43 41
## 117 32 31 77 83 82 82 79 63 49 51 54 52 53 56 55 52 47 45 44
## 118 50 40 114 114 115 120 118 98 84 80 77 78 75 73 71 66 63 59 61
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## 121 62 47 97 105 103 105 113 110 81 59 55 56 56 55 54 49 46 48 50
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## 10 90 90 89 90 89 87 83 81 70 134 133 136 139 138 125 106
## 11 124 122 120 127 121 116 112 102 89 158 157 165 173 174 155 135
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## 16 131 129 127 126 123 114 105 116 118 175 184 183 169 154 154 156
## 17 117 116 120 120 114 106 95 103 112 159 165 171 165 147 138 141
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## 145 107 104 97 93 87 82 82 73 83 164 169 175 176 169 153 136
## 146 118 112 106 103 98 93 92 82 95 173 176 182 177 169 154 139
## 147 106 101 96 94 92 82 76 82 109 157 163 169 176 171 160 136
## V112 V113 V114 V115 V116 V117 V118 V119 V120 V121 V122 V123 V124 V125 V126
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## 4 116 92 73 55 52 47 30 54 72 79 84 88 87 71 54
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## 9 104 89 69 52 40 42 30 34 55 62 74 79 81 80 61
## 10 103 108 114 113 105 101 95 91 88 87 90 88 87 87 84
## 11 133 135 147 155 149 148 146 137 127 124 128 122 122 125 119
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## 13 142 150 156 148 138 134 132 129 125 125 122 117 122 123 120
## 14 124 125 124 122 119 114 103 93 92 89 91 92 90 91 89
## 15 160 168 163 159 155 157 148 133 129 126 124 128 127 125 118
## 16 162 166 158 152 149 145 136 128 130 130 128 127 123 125 119
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## 19 155 152 140 129 121 109 115 118 123 120 120 123 123 120 109
## 20 157 159 153 142 138 126 121 125 125 124 116 118 122 122 117
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## 38 74 73 75 68 57 54 53 62 61 61 60 60 60 54 50
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## 139 121 123 128 124 124 124 115 110 105 105 105 105 98 95 93
## 140 129 128 131 132 127 130 126 113 111 110 109 106 99 97 93
## 141 128 128 133 135 130 127 124 113 110 113 111 103 99 98 93
## 142 128 130 131 130 128 129 120 109 104 106 105 99 93 92 87
## 143 128 133 139 137 132 133 122 115 108 108 112 109 101 100 93
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## 145 130 130 137 137 131 127 118 109 103 106 107 104 98 93 89
## 146 135 142 146 141 133 133 122 114 108 112 115 111 106 102 100
## 147 124 126 129 131 128 126 118 107 99 102 105 104 97 97 96
## V127 V128 V129 V130 V131 V132 V133 V134 V135 V136 V137 V138 V139 V140 V141
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## 124 36 33 35 55 105 96 97 82 51 44 48 49 46 40 36
## 125 49 44 50 85 131 111 117 121 103 81 83 89 94 91 85
## 126 49 45 45 69 122 108 118 116 92 76 84 92 89 77 68
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## 128 52 46 55 78 118 113 123 119 89 73 74 73 67 54 45
## 129 71 62 59 75 150 139 143 141 114 95 97 102 99 83 69
## 130 84 116 120 133 185 166 144 140 154 114 59 22 6 2 0
## 131 81 97 119 106 183 169 151 145 156 141 101 63 35 32 27
## 132 85 107 110 115 183 153 137 143 155 112 60 26 11 8 6
## 133 82 90 111 110 140 112 101 46 0 0 3 3 2 8 36
## 134 88 66 95 133 134 27 0 1 2 3 5 8 9 23 73
## 135 76 79 73 104 162 167 174 167 151 131 119 101 75 43 28
## 136 85 85 78 87 168 172 175 163 144 130 114 71 32 8 2
## 137 77 78 72 91 157 165 172 177 165 142 123 113 82 40 20
## 138 88 78 83 112 164 172 172 161 148 137 130 124 91 49 43
## 139 86 78 96 117 164 172 177 167 157 143 133 126 104 69 56
## 140 86 85 119 121 169 179 179 168 157 143 136 139 131 112 106
## 141 86 78 97 111 161 171 179 170 155 142 131 133 118 88 73
## 142 82 73 100 118 164 176 172 152 141 137 133 123 91 64 55
## 143 87 80 110 127 167 178 178 159 143 139 136 123 94 67 57
## 144 81 76 75 99 165 172 179 172 158 139 126 130 113 88 73
## 145 82 81 73 96 166 172 177 175 164 147 134 134 121 93 75
## 146 95 90 85 114 168 177 184 170 157 145 140 133 107 68 52
## 147 86 74 100 116 156 162 171 177 168 150 133 131 121 86 46
## V142 V143 V144 V145 V146 V147 V148 V149 V150 V151 V152 V153 V154 V155 V156
## 1 34 34 35 45 68 83 86 88 88 82 73 56 71 105 99
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## 3 0 0 0 0 8 24 49 76 60 18 4 2 48 106 105
## 4 0 0 0 5 16 37 72 81 41 4 0 7 87 119 109
## 5 0 0 4 8 12 29 56 71 28 0 0 6 80 114 121
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## 7 0 0 0 0 8 13 41 71 79 56 13 1 2 73 114
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## 12 21 17 20 54 84 104 115 117 111 87 68 67 114 120 129
## 13 31 25 30 62 84 102 116 113 114 97 74 67 94 114 120
## 14 60 53 58 68 79 82 87 88 88 90 83 69 83 88 108
## 15 35 39 52 85 109 117 119 123 124 118 103 110 133 127 169
## 16 26 27 40 76 105 120 123 124 122 118 101 114 136 131 172
## 17 41 42 48 74 100 111 112 111 113 110 99 99 127 118 149
## 18 15 9 23 58 86 111 118 104 75 54 59 120 137 132 185
## 19 7 1 10 41 68 103 117 100 57 34 35 106 140 132 174
## 20 14 8 7 36 64 92 112 108 76 41 28 65 132 133 139
## 21 14 8 12 12 35 51 93 115 109 61 15 3 55 123 126
## 22 76 75 75 92 117 126 121 122 119 107 92 103 128 130 175
## 23 34 26 20 40 62 72 82 82 72 53 36 29 80 101 95
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## 39 7 3 6 26 51 66 68 64 65 64 61 58 88 78 136
## 40 0 0 0 27 69 76 76 74 70 65 59 41 54 91 155
## 41 2 0 1 40 75 81 80 77 73 66 54 40 55 104 162
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## 71 102 97 100 104 104 105 106 106 104 102 95 90 88 78 96
## 72 89 84 87 95 102 103 102 104 103 98 93 85 82 76 96
## 73 86 80 81 89 95 95 98 96 90 88 86 81 79 72 86
## 74 98 92 85 88 91 94 97 98 98 99 94 84 80 74 83
## 75 106 103 92 92 94 94 96 97 98 101 98 89 88 78 84
## 76 75 79 68 80 87 94 100 102 104 104 101 94 86 83 76
## 77 116 111 100 95 97 98 101 103 100 97 93 86 84 76 95
## 78 103 97 90 91 93 96 99 102 99 101 96 89 87 78 95
## 79 111 112 103 95 99 108 111 112 109 104 99 96 93 87 97
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## 84 112 108 102 96 98 99 98 103 101 97 89 85 82 78 105
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## 89 57 66 64 58 60 67 78 82 84 70 74 113 123 145 162
## 90 45 54 46 38 38 48 67 73 76 64 76 101 124 149 161
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## 93 7 18 29 34 55 42 33 15 0 23 49 82 96 114 124
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## 109 58 55 51 49 50 49 49 50 48 45 41 35 45 64 89
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## 112 52 54 54 49 45 46 46 46 46 44 41 39 34 39 58
## 113 0 0 6 26 25 32 36 36 37 38 37 33 26 40 48
## 114 8 9 21 33 33 36 40 39 41 41 37 34 24 38 51
## 115 53 55 52 50 49 48 49 49 49 44 42 40 33 43 61
## 116 41 46 45 47 47 45 44 45 45 42 39 38 31 38 59
## 117 31 34 40 43 49 47 46 43 45 43 40 38 36 31 43
## 118 57 62 65 66 64 63 63 65 61 58 56 52 44 57 71
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## 121 60 59 53 50 52 54 53 57 60 56 56 52 52 54 63
## 122 64 64 63 61 61 60 60 61 59 56 55 50 47 58 64
## 123 48 47 51 52 51 52 54 55 59 58 54 51 46 59 71
## 124 37 45 48 49 46 45 45 45 44 42 39 36 30 40 51
## 125 82 77 71 65 64 64 63 65 63 63 57 51 48 66 86
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## 127 24 42 52 78 81 82 83 83 80 74 70 64 51 70 101
## 128 46 58 62 66 67 65 61 60 62 62 57 53 46 57 80
## 129 62 73 86 90 89 86 83 81 82 80 78 71 66 65 88
## 130 4 1 22 51 71 96 113 116 112 106 91 94 112 116 133
## 131 31 9 24 57 78 103 117 113 110 105 96 85 111 114 131
## 132 11 1 25 54 77 102 118 112 107 107 96 96 116 112 144
## 133 51 66 76 78 72 66 71 78 80 91 97 92 66 59 102
## 134 92 105 112 108 102 88 93 96 95 91 97 100 81 101 110
## 135 26 30 14 22 54 75 95 105 99 93 87 82 85 78 102
## 136 2 3 2 12 40 61 88 100 101 94 89 86 93 83 91
## 137 15 15 9 11 42 63 88 97 94 89 82 82 87 79 91
## 138 40 24 4 37 60 80 101 109 102 100 95 91 80 104 109
## 139 57 43 16 50 70 90 106 110 104 101 96 86 82 112 114
## 140 105 77 65 83 92 108 114 111 105 103 98 85 104 123 119
## 141 71 72 35 50 76 100 111 109 102 103 98 86 94 111 104
## 142 58 49 23 54 73 94 107 102 98 95 89 80 87 111 111
## 143 57 53 20 51 75 96 113 114 108 105 97 86 96 119 118
## 144 66 34 17 47 64 87 101 107 97 93 91 84 74 96 96
## 145 66 55 17 44 66 87 104 107 100 96 93 88 80 93 104
## 146 52 51 17 36 67 86 109 118 112 106 104 99 88 104 120
## 147 40 43 22 30 62 81 101 109 105 104 99 84 82 112 108
## V157 V158 V159 V160 V161 V162 V163 V164 V165 V166 V167 V168 V169 V170 V171
## 1 142 148 153 161 140 120 68 16 0 0 0 0 5 17 22
## 2 151 158 172 140 25 0 2 3 3 2 2 2 30 71 74
## 3 142 145 154 164 115 18 0 2 3 3 2 0 13 45 57
## 4 140 146 160 161 115 27 0 0 2 2 2 2 28 60 62
## 5 146 151 160 159 94 9 0 2 3 2 1 2 33 70 72
## 6 156 163 177 140 25 0 1 2 2 2 0 9 53 85 83
## 7 144 150 151 159 144 98 25 0 0 2 1 1 17 49 57
## 8 150 156 160 162 114 22 0 1 1 1 0 1 32 75 75
## 9 147 149 155 163 140 66 4 0 1 1 1 0 11 37 45
## 10 137 138 143 151 149 127 93 29 0 0 0 0 0 11 26
## 11 162 168 175 184 180 152 115 48 9 0 0 0 1 16 25
## 12 170 174 181 184 165 127 49 7 0 0 0 0 27 52 57
## 13 170 172 180 183 162 133 67 15 0 0 0 1 30 54 62
## 14 147 152 161 153 129 118 55 9 0 0 0 0 14 31 36
## 15 182 192 194 172 144 66 12 0 0 0 0 4 31 47 49
## 16 188 194 196 173 133 48 4 0 0 0 0 7 36 51 49
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## 18 179 183 188 171 136 56 7 0 0 0 0 8 43 63 59
## 19 174 177 185 175 131 44 1 0 0 0 0 7 44 68 65
## 20 180 180 184 180 155 86 15 0 0 0 0 0 30 60 61
## 21 185 178 177 184 186 161 106 31 1 0 0 0 20 49 63
## 22 177 182 183 193 180 160 125 53 14 1 0 0 1 17 31
## 23 150 139 145 156 149 125 82 24 2 0 0 0 6 21 29
## 24 148 159 155 96 43 3 0 2 2 1 5 17 33 43 44
## 25 150 155 152 96 47 6 0 1 2 1 4 15 27 36 36
## 26 137 148 160 133 80 33 7 0 0 1 2 10 21 30 33
## 27 150 161 145 96 60 13 0 0 2 2 1 7 15 22 20
## 28 155 160 124 78 38 3 0 2 2 1 3 14 26 34 33
## 29 151 159 138 97 61 12 0 1 2 2 1 6 13 18 16
## 30 155 160 118 64 20 0 0 2 2 1 3 14 25 33 34
## 31 150 158 154 96 38 3 0 2 2 1 2 10 25 35 36
## 32 156 159 158 105 65 22 0 0 1 1 1 6 13 18 21
## 33 147 161 156 96 44 6 0 1 2 2 3 11 27 37 35
## 34 141 147 154 129 85 41 2 0 0 1 0 2 5 8 14
## 35 137 146 158 119 61 12 0 0 1 1 1 5 11 17 24
## 36 144 151 159 126 76 22 0 0 1 1 0 4 8 13 19
## 37 126 135 148 142 89 24 1 0 1 0 0 3 8 15 18
## 38 123 132 148 147 102 38 5 0 0 0 0 2 5 10 16
## 39 125 136 150 146 102 41 8 0 1 1 1 4 6 13 18
## 40 143 152 148 100 68 24 0 0 1 1 1 4 11 17 18
## 41 142 150 152 116 87 50 8 0 0 0 0 2 7 11 14
## 42 148 157 143 90 48 8 0 1 2 1 1 10 19 28 32
## 43 147 153 158 121 68 20 0 0 1 1 0 4 16 24 26
## 44 141 152 162 157 101 42 4 0 0 0 1 2 8 14 16
## 45 141 151 162 139 82 30 0 0 1 1 1 4 12 20 22
## 46 192 196 204 188 169 128 53 9 0 0 0 4 27 54 60
## 47 196 198 204 191 173 142 71 17 0 0 0 2 24 47 48
## 48 185 190 199 186 162 126 59 11 0 0 0 2 21 42 44
## 49 199 200 205 204 184 183 157 95 38 6 0 0 4 5 18
## 50 200 199 203 206 184 179 141 72 22 0 0 0 0 10 28
## 51 205 208 214 210 190 183 141 65 17 0 0 0 1 23 37
## 52 197 198 205 207 185 177 149 80 24 2 0 0 0 15 31
## 53 199 201 208 205 185 176 143 75 21 1 0 0 0 17 32
## 54 191 196 200 185 167 141 73 17 0 0 0 0 12 30 43
## 55 197 201 207 198 180 158 90 24 3 0 0 0 7 26 39
## 56 195 201 207 193 173 143 71 16 0 0 0 0 15 39 53
## 57 203 208 213 198 178 120 40 2 0 0 0 1 18 47 64
## 58 194 199 205 195 173 140 67 14 0 0 0 2 23 52 62
## 59 197 203 212 202 181 156 86 29 4 0 0 0 14 36 44
## 60 202 207 208 191 169 125 49 5 0 0 0 5 31 63 70
## 61 196 202 203 185 163 114 42 4 0 0 0 3 28 57 63
## 62 202 206 210 193 174 130 53 9 0 0 0 1 24 50 51
## 63 193 199 198 177 156 102 32 3 0 0 0 7 30 51 51
## 64 202 209 210 187 164 115 47 7 0 0 0 0 11 30 41
## 65 190 193 199 207 194 173 134 58 9 0 0 0 2 37 65
## 66 193 198 200 206 194 173 141 60 10 0 0 0 1 31 62
## 67 186 190 193 204 204 182 161 98 27 1 0 0 0 28 62
## 68 176 176 182 191 190 158 123 53 9 7 22 44 54 71 75
## 69 135 135 139 150 148 116 94 43 8 4 12 27 33 42 47
## 70 177 178 182 191 192 160 141 91 32 18 27 45 48 63 74
## 71 182 183 186 196 196 161 137 83 26 13 20 45 52 62 77
## 72 181 181 183 190 188 157 132 70 17 8 18 43 52 60 74
## 73 176 178 182 192 195 165 135 68 16 7 16 41 50 57 69
## 74 177 182 183 189 200 185 152 120 54 19 16 37 48 48 64
## 75 173 180 180 189 199 185 154 125 63 24 19 39 52 49 65
## 76 179 181 182 194 200 168 139 70 15 4 17 46 63 70 76
## 77 172 181 184 184 190 180 147 130 83 37 27 35 44 44 62
## 78 170 180 182 186 195 179 145 120 61 21 17 30 40 42 58
## 79 182 190 194 196 201 190 154 137 81 30 25 38 52 53 60
## 80 173 179 185 189 201 187 148 132 84 37 29 41 55 51 64
## 81 176 181 182 188 194 170 139 107 48 17 19 38 49 49 64
## 82 175 185 184 189 198 169 140 93 31 10 19 39 54 59 69
## 83 171 176 178 185 195 173 142 122 71 32 28 44 53 48 65
## 84 168 174 178 187 197 184 147 130 89 48 35 43 49 53 70
## 85 171 181 180 185 195 182 142 128 85 40 31 41 54 50 64
## 86 163 173 176 180 188 183 143 131 107 65 51 52 60 57 70
## 87 181 187 188 191 201 193 151 135 99 51 41 49 64 61 71
## 88 159 170 151 101 67 30 4 0 0 0 0 6 17 27 25
## 89 158 167 138 86 56 22 1 0 1 1 1 7 21 31 23
## 90 159 165 123 76 49 13 0 0 0 0 3 11 25 34 30
## 91 152 165 165 100 29 3 0 2 2 4 19 40 59 75 72
## 92 154 166 166 73 6 0 1 2 2 8 28 47 64 84 86
## 93 160 172 167 55 0 1 2 2 1 12 31 49 59 78 84
## 94 140 143 150 146 101 66 52 17 0 0 0 0 5 23 42
## 95 132 142 150 147 105 68 55 21 1 0 0 0 5 24 44
## 96 134 141 151 135 87 61 36 6 0 0 0 0 0 24 45
## 97 159 151 158 157 113 69 46 13 1 0 0 0 6 20 35
## 98 154 148 154 153 105 67 47 12 1 0 0 0 7 24 36
## 99 140 147 157 119 66 37 7 0 1 1 1 6 11 26 36
## 100 149 141 153 145 85 42 13 0 0 1 1 6 12 20 32
## 101 150 148 159 133 72 32 7 0 1 1 4 11 18 28 38
## 102 152 148 158 152 94 52 24 3 0 0 0 2 6 13 28
## 103 140 150 150 102 56 26 3 0 1 2 3 7 12 24 36
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## 105 144 150 148 100 57 32 5 0 0 0 2 7 13 28 33
## 106 145 145 155 147 93 49 18 1 1 2 5 6 18 33 39
## 107 146 139 150 154 110 56 26 3 0 0 1 1 9 22 28
## 108 146 147 161 146 83 36 8 0 1 2 7 11 25 38 43
## 109 99 101 100 67 58 55 43 25 12 5 3 12 25 35 47
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## 111 110 107 104 65 50 36 19 9 3 0 0 2 9 23 35
## 112 99 95 98 73 53 52 41 24 11 4 1 3 12 25 35
## 113 123 108 115 83 32 6 0 1 1 1 8 20 28 30 28
## 114 126 110 114 94 49 27 8 1 0 0 3 10 17 23 23
## 115 124 102 101 101 75 47 43 32 17 5 0 1 6 11 27
## 116 109 103 105 99 61 41 31 18 7 1 0 0 3 9 23
## 117 115 104 99 101 76 43 33 19 7 1 0 0 1 5 15
## 118 125 125 129 133 90 58 46 26 10 2 0 0 5 15 34
## 119 121 120 121 129 119 69 50 44 28 15 7 6 9 17 33
## 120 123 120 119 125 106 58 49 38 22 11 4 3 7 15 28
## 121 122 124 120 126 127 83 52 52 38 24 12 8 9 16 32
## 122 118 120 121 131 123 72 53 46 31 17 7 5 9 18 35
## 123 136 126 126 131 119 70 53 40 21 9 2 0 0 9 25
## 124 112 103 102 73 42 37 26 13 4 0 0 0 5 15 25
## 125 141 118 123 126 89 69 74 59 39 19 10 13 21 35 48
## 126 128 114 123 117 80 69 63 40 18 4 0 1 7 17 38
## 127 150 145 144 148 105 51 10 0 0 0 0 8 11 13 37
## 128 132 127 130 120 76 57 32 13 3 0 0 0 3 10 32
## 129 160 141 147 143 100 80 61 32 13 0 0 0 2 13 44
## 130 190 160 124 130 85 4 0 2 9 16 40 57 73 91 94
## 131 188 163 135 143 125 28 0 0 2 5 22 36 51 71 80
## 132 187 143 130 137 71 0 0 2 7 13 35 50 66 83 86
## 133 137 77 18 0 2 4 9 22 39 64 87 89 107 127 132
## 134 68 0 2 4 4 11 21 47 75 97 109 107 128 160 165
## 135 166 170 173 154 133 131 75 18 1 0 3 14 21 37 54
## 136 172 177 174 143 123 103 24 0 1 6 18 34 47 66 75
## 137 162 170 175 177 153 133 94 26 1 0 4 17 27 43 58
## 138 170 174 175 155 137 134 83 25 1 0 7 21 38 61 76
## 139 168 175 178 160 142 141 96 36 5 0 4 15 27 48 67
## 140 171 182 178 161 147 148 131 81 32 8 11 12 9 26 54
## 141 163 174 180 166 143 142 113 56 15 0 0 9 14 30 50
## 142 168 180 173 143 136 132 65 19 0 0 3 14 23 42 61
## 143 171 181 178 148 136 134 69 19 0 0 5 17 25 46 67
## 144 162 172 180 167 149 138 111 58 12 0 4 13 31 59 77
## 145 166 172 179 174 157 149 125 68 18 0 2 12 26 53 76
## 146 171 180 183 162 145 143 89 29 2 0 6 20 31 54 71
## 147 158 164 174 178 155 133 118 59 14 0 0 11 17 29 45
## V172 V173 V174 V175 V176 V177 V178 V179 V180 V181 V182 V183 V184 V185 V186
## 1 24 32 65 81 55 20 9 15 83 111 106 149 149 155 167
## 2 58 44 51 26 2 0 19 83 112 127 140 158 163 178 60
## 3 49 34 36 52 19 0 0 14 75 100 113 146 150 160 165
## 4 51 45 54 56 12 0 0 35 91 119 124 147 152 165 157
## 5 62 54 54 56 25 4 0 21 74 115 136 150 154 167 136
## 6 77 71 72 73 57 24 1 5 26 86 138 158 164 182 65
## 7 48 38 40 52 56 11 0 0 25 91 111 149 153 155 165
## 8 62 54 51 57 41 7 0 2 38 97 128 158 161 165 163
## 9 40 35 42 56 39 0 0 0 44 103 116 150 154 158 171
## 10 25 21 29 60 82 84 75 53 26 38 90 145 142 147 155
## 11 34 41 78 106 106 79 40 24 63 121 120 180 176 177 185
## 12 51 62 95 96 28 0 0 53 118 122 148 182 175 183 193
## 13 56 68 96 100 51 3 0 28 100 114 128 177 173 183 192
## 14 38 61 79 84 74 52 40 68 84 92 128 151 153 164 159
## 15 47 80 107 90 46 26 44 116 135 134 189 183 193 201 150
## 16 47 84 111 84 38 23 50 123 139 142 192 186 195 202 131
## 17 36 64 98 91 55 30 30 98 131 124 170 175 178 187 176
## 18 52 77 91 30 0 0 57 122 138 146 197 183 188 200 153
## 19 51 68 85 31 0 0 41 115 138 142 188 176 182 195 150
## 20 49 57 86 61 2 0 7 85 126 139 155 181 181 189 186
## 21 60 52 69 90 64 0 0 12 86 120 139 189 180 179 187
## 22 43 69 108 93 34 9 21 105 129 140 194 193 186 186 195
## 23 29 36 61 60 17 0 0 32 91 103 104 155 143 150 161
## 24 30 46 63 61 57 48 39 51 58 64 131 150 163 152 44
## 25 22 52 66 66 60 48 46 55 60 82 160 153 158 149 45
## 26 21 43 61 61 55 45 37 48 53 67 148 143 152 165 121
## 27 9 44 64 66 61 53 45 53 60 66 139 154 164 140 43
## 28 20 47 65 63 56 46 38 49 59 71 148 156 162 114 20
## 29 7 47 70 70 70 60 47 53 62 65 126 154 163 130 39
## 30 17 40 64 63 56 46 37 54 63 75 153 160 164 98 9
## 31 26 24 58 60 55 48 36 52 59 86 164 151 161 153 50
## 32 8 36 66 66 61 50 43 56 61 87 164 158 163 161 75
## 33 28 14 52 76 77 72 59 57 68 109 168 148 163 154 50
## 34 16 50 65 63 62 59 52 45 46 101 160 146 152 159 114
## 35 21 34 63 67 68 65 55 48 43 59 146 141 150 162 91
## 36 17 43 65 68 66 62 56 47 42 84 160 147 156 164 104
## 37 22 40 61 68 70 65 60 57 80 82 122 133 139 155 142
## 38 24 48 63 69 71 65 60 59 85 80 137 131 137 153 153
## 39 24 44 62 64 68 66 63 61 85 83 136 133 140 154 152
## 40 26 55 62 63 61 54 48 46 53 104 163 151 156 149 63
## 41 35 63 69 67 63 56 47 47 54 123 167 147 155 157 97
## 42 19 43 61 63 58 51 43 51 55 69 155 154 159 139 43
## 43 20 41 60 61 56 52 49 46 73 165 161 146 155 162 94
## 44 19 12 44 65 70 62 54 50 48 66 158 146 156 166 156
## 45 17 22 53 59 58 52 46 44 45 77 162 143 153 164 126
## 46 39 14 3 0 0 3 18 23 116 162 155 193 199 201 167
## 47 27 6 0 0 0 10 29 49 140 155 157 199 201 203 174
## 48 25 6 0 0 0 5 18 33 127 150 146 188 193 196 168
## 49 18 5 0 2 6 2 22 58 59 123 153 202 203 208 203
## 50 25 8 0 0 0 0 11 42 48 131 152 202 202 207 205
## 51 28 8 0 0 0 5 33 46 86 156 154 207 210 215 207
## 52 30 10 0 0 0 1 21 49 56 136 152 202 203 208 205
## 53 28 10 0 0 0 2 27 59 60 137 162 199 203 209 202
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## 56 52 32 19 6 0 5 26 30 101 154 143 197 203 206 179
## 57 77 64 46 25 0 0 12 28 42 135 165 204 211 211 174
## 58 43 15 2 0 0 3 17 26 115 154 149 197 199 203 181
## 59 26 4 0 0 0 13 38 49 137 160 166 201 206 210 189
## 60 49 19 4 0 0 4 19 31 125 155 154 205 209 207 167
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## 64 32 10 0 0 0 6 19 40 140 165 162 203 207 202 156
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## 71 84 97 99 101 102 102 96 92 79 70 115 186 187 190 197
## 72 84 94 94 99 100 99 91 86 73 69 121 182 184 186 195
## 73 77 88 93 95 90 90 86 83 73 66 108 176 181 183 193
## 74 68 83 93 98 99 98 93 86 78 69 103 183 188 187 191
## 75 70 84 93 99 99 101 96 89 83 74 103 177 185 186 193
## 76 78 84 91 97 99 105 103 94 87 75 69 181 186 187 196
## 77 73 91 96 102 100 97 92 88 77 75 116 180 185 189 189
## 78 67 85 94 98 96 96 92 87 77 68 102 176 181 186 188
## 79 73 87 102 107 107 102 96 93 87 79 105 188 193 198 198
## 80 76 88 95 100 103 102 95 89 81 71 100 179 183 188 192
## 81 72 84 89 95 101 100 92 86 79 68 94 180 179 185 190
## 82 73 84 95 103 101 101 96 91 88 75 89 177 184 188 193
## 83 73 88 93 96 98 96 91 86 83 72 91 174 178 182 188
## 84 82 94 96 104 103 98 90 85 75 80 133 175 179 184 191
## 85 73 88 96 102 104 100 96 90 83 68 89 176 181 183 188
## 86 81 93 97 101 103 100 94 88 83 71 88 169 175 180 185
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## 88 11 0 17 57 73 69 81 111 125 155 173 164 177 153 62
## 89 7 1 29 62 70 63 81 108 127 154 171 162 177 137 41
## 90 10 0 18 54 63 69 76 95 123 158 169 164 173 111 25
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## 93 73 64 62 56 26 4 13 46 92 118 127 165 179 134 5
## 94 42 32 29 37 61 69 64 56 78 105 134 147 144 153 154
## 95 46 38 34 43 61 68 66 56 75 96 118 145 147 153 153
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## 97 32 22 17 38 67 77 67 65 87 102 142 161 153 163 164
## 98 28 18 19 45 71 71 61 66 85 109 143 162 150 161 162
## 99 33 23 1 2 31 61 62 62 71 83 103 144 152 164 119
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## 110 41 47 46 44 44 40 36 34 48 72 109 116 120 107 38
## 111 41 46 45 45 46 43 39 33 46 60 98 116 115 114 57
## 112 45 44 44 45 46 43 42 40 35 43 57 109 103 106 68
## 113 21 22 28 33 36 36 35 28 38 54 60 126 115 124 81
## 114 20 27 32 35 39 39 35 30 37 54 59 125 115 123 101
## 115 31 38 46 47 46 43 41 37 24 40 61 133 109 109 109
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## 119 41 45 51 53 53 50 45 41 35 51 72 126 120 124 135
## 120 35 43 49 51 50 49 48 41 33 43 66 132 119 122 133
## 121 42 47 51 53 52 53 52 47 42 62 72 136 124 125 133
## 122 40 48 54 54 52 52 49 42 43 70 67 128 123 124 137
## 123 34 48 54 53 55 57 53 47 41 70 78 140 129 132 136
## 124 27 37 41 39 41 41 38 32 27 43 49 118 109 112 72
## 125 52 58 60 60 60 59 53 45 48 78 79 145 124 128 127
## 126 40 50 53 55 57 57 52 46 41 66 78 132 121 128 117
## 127 43 64 76 76 76 74 69 61 40 53 101 154 154 155 158
## 128 40 49 56 57 58 58 55 52 36 49 74 145 135 137 128
## 129 56 66 76 78 78 79 75 69 60 58 85 172 148 149 147
## 130 86 80 86 101 104 103 94 71 67 104 128 192 149 107 59
## 131 79 80 97 112 111 109 94 79 94 111 116 189 153 125 94
## 132 82 78 96 110 110 108 89 94 105 114 115 190 136 117 48
## 133 125 107 100 103 97 84 79 80 80 113 129 125 14 0 2
## 134 153 133 121 123 118 99 78 85 68 102 203 1 2 3 3
## 135 67 67 78 89 97 95 78 82 91 89 94 169 174 174 132
## 136 81 76 72 76 89 88 78 59 75 90 93 173 181 167 117
## 137 67 64 70 78 87 86 75 63 80 89 92 167 173 181 171
## 138 88 88 88 99 101 101 100 95 78 77 88 177 181 182 135
## 139 79 81 86 102 107 105 100 82 78 94 107 175 180 185 141
## 140 71 86 103 112 109 106 101 85 93 106 119 176 186 179 138
## 141 69 82 97 105 108 108 102 82 83 95 103 169 179 187 161
## 142 68 76 87 103 103 98 92 75 82 94 107 172 184 175 123
## 143 75 80 90 106 112 108 101 82 78 90 114 178 186 180 130
## 144 79 78 82 97 98 95 94 87 62 60 71 168 173 180 158
## 145 84 81 85 95 100 101 98 92 72 77 88 171 175 181 168
## 146 83 83 89 102 111 112 107 99 82 91 103 178 183 186 145
## 147 60 62 80 92 102 101 98 84 71 77 98 166 170 178 185
## V187 V188 V189 V190 V191 V192 V193 V194 V195 V196 V197 V198 V199 V200 V201
## 1 137 44 0 0 2 2 7 22 54 81 90 84 68 64 65
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## 5 10 0 2 2 2 1 9 43 79 113 120 108 93 86 83
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## 7 128 19 0 2 2 1 6 31 68 99 111 105 86 74 72
## 8 35 0 1 1 1 0 7 41 84 118 122 113 94 82 84
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## 12 139 22 0 2 2 2 15 63 107 132 144 134 116 97 94
## 13 147 34 0 1 2 3 16 68 101 128 143 137 118 104 109
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## 21 193 115 10 0 3 2 11 59 107 142 144 144 126 114 112
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## 28 0 2 3 2 10 21 39 50 69 89 100 95 85 79 64
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## 31 0 2 3 2 6 21 38 50 75 103 102 97 86 79 65
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## 34 24 0 1 2 2 8 16 31 53 74 75 73 73 70 60
## 35 6 0 2 2 5 17 25 37 60 80 85 91 84 80 70
## 36 13 0 2 2 4 12 22 35 57 77 82 84 76 74 67
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## 48 72 8 0 3 7 5 23 54 94 145 153 149 111 76 49
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## 77 195 180 111 27 5 30 58 69 87 101 98 99 100 103 101
## 78 200 175 92 14 10 35 61 69 91 108 104 105 104 109 106
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## 80 206 185 104 25 8 34 66 77 95 116 112 110 102 98 94
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## 82 206 157 55 2 21 54 80 76 96 117 122 127 116 116 112
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## 84 202 182 122 35 7 25 51 61 80 97 96 101 102 102 101
## 85 199 181 114 32 7 25 51 62 86 106 109 113 108 100 95
## 86 192 182 132 57 12 15 41 57 79 100 100 105 101 96 93
## 87 204 191 128 41 8 28 60 73 97 119 120 122 116 108 104
## 88 6 0 2 2 5 20 39 47 63 85 84 66 37 20 24
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## 134 6 28 73 135 155 151 132 120 146 162 203 210 193 170 155
## 135 108 60 1 5 28 45 56 60 88 110 119 131 120 97 90
## 136 81 14 1 20 47 64 69 68 93 101 121 141 135 113 101
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## 138 110 54 2 12 37 54 65 81 107 111 138 151 139 128 116
## 139 117 67 2 6 30 48 61 72 102 113 133 144 128 114 104
## 140 126 94 18 0 13 30 50 62 93 111 120 124 112 102 101
## 141 123 91 12 0 18 35 57 68 100 119 123 133 123 105 97
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## 143 110 40 0 10 33 52 70 80 110 123 138 143 125 109 104
## 144 134 89 13 0 15 36 58 82 104 117 140 146 127 118 111
## 145 142 107 23 0 16 38 60 81 111 125 139 152 135 120 112
## 146 123 60 0 9 37 59 72 81 112 126 135 146 137 120 109
## 147 133 92 30 0 15 36 57 69 98 120 119 120 111 93 86
## V202 V203 V204 V205 V206 V207 V208 V209 V210 V211 V212 V213 V214 V215 V216
## 1 27 0 0 41 87 113 116 155 156 162 176 66 0 2 2
## 2 51 10 10 42 110 144 159 159 171 134 3 1 2 2 3
## 3 56 23 1 15 54 105 130 149 152 168 99 0 2 2 3
## 4 71 32 3 14 54 127 141 149 153 172 87 0 2 2 2
## 5 80 51 12 12 25 97 151 151 155 169 59 0 2 2 3
## 6 107 84 39 29 32 37 136 158 166 143 6 1 2 2 3
## 7 69 49 12 0 14 59 121 155 156 157 168 57 0 2 2
## 8 90 70 25 6 12 55 139 160 163 172 106 0 1 1 2
## 9 66 41 7 1 18 89 133 155 156 161 153 15 0 1 2
## 10 63 62 27 0 0 45 91 147 145 152 159 145 25 0 2
## 11 75 11 0 8 86 119 130 187 184 179 193 162 18 0 3
## 12 54 9 6 75 116 135 168 191 176 189 185 35 0 3 3
## 13 92 34 0 58 103 120 147 181 176 189 192 50 0 2 3
## 14 41 1 13 67 89 106 149 155 156 170 151 24 0 2 3
## 15 14 0 66 119 139 149 201 183 196 192 38 0 2 2 5
## 16 13 0 77 119 142 156 205 188 202 179 20 0 2 3 6
## 17 14 0 40 106 131 137 184 178 177 196 121 1 0 3 4
## 18 35 7 66 116 148 165 205 185 193 196 47 0 2 3 5
## 19 46 6 41 99 145 159 197 178 187 192 46 0 2 3 5
## 20 58 12 13 70 123 153 174 179 183 199 119 0 2 3 4
## 21 100 54 6 8 58 118 155 194 180 181 193 174 21 0 3
## 22 12 0 50 112 133 154 203 200 188 188 205 138 5 0 3
## 23 30 5 2 42 84 114 124 160 149 156 175 108 0 1 3
## 24 46 38 22 44 70 89 152 148 163 117 5 2 2 2 24
## 25 46 36 32 55 68 111 170 152 161 112 5 2 2 1 20
## 26 43 35 19 42 67 97 164 144 152 167 74 0 2 2 11
## 27 47 37 27 46 62 83 158 156 169 104 3 2 3 2 8
## 28 46 34 17 42 77 100 166 157 166 63 0 2 3 2 14
## 29 54 45 32 47 60 73 145 155 165 86 1 2 3 2 9
## 30 47 33 16 49 77 103 169 162 156 31 0 2 3 1 13
## 31 48 33 16 52 77 123 174 151 163 109 2 1 3 2 7
## 32 48 33 24 53 69 116 175 159 167 142 16 0 3 2 6
## 33 61 57 32 60 91 139 183 148 165 114 4 2 3 2 11
## 34 50 44 38 49 49 118 152 148 156 161 69 0 2 2 2
## 35 60 52 40 40 47 74 157 143 153 154 35 0 2 1 7
## 36 57 51 40 43 46 105 159 147 158 163 53 0 2 1 6
## 37 64 57 45 41 78 93 124 136 141 162 81 0 1 1 4
## 38 64 58 44 51 85 92 138 136 140 163 107 2 1 1 3
## 39 62 58 48 48 85 94 136 137 143 161 108 3 2 3 5
## 40 47 39 37 51 59 124 161 150 160 129 12 0 2 2 5
## 41 47 39 38 51 62 144 160 147 157 157 45 0 2 2 3
## 42 48 43 32 45 59 90 166 153 163 101 2 1 2 1 8
## 43 44 39 41 53 104 169 158 145 156 149 28 0 3 1 8
## 44 54 48 44 42 54 90 167 148 155 172 114 2 2 2 4
## 45 43 42 36 42 50 98 164 145 153 166 76 0 2 1 8
## 46 35 2 0 0 91 171 171 193 199 190 67 0 0 3 24
## 47 13 0 0 13 130 165 173 198 203 197 84 0 0 2 25
## 48 15 0 0 5 110 161 165 187 192 188 83 0 1 2 20
## 49 21 1 0 17 24 119 166 203 204 210 196 86 0 0 7
## 50 33 5 0 6 20 124 166 204 204 211 199 78 0 0 7
## 51 23 0 0 3 49 160 170 207 210 214 180 41 0 1 7
## 52 17 0 0 6 21 127 166 203 204 209 190 69 0 1 7
## 53 16 0 1 10 22 124 172 201 205 209 179 49 0 0 7
## 54 50 1 0 0 87 160 162 192 196 193 90 0 0 1 15
## 55 53 1 1 0 69 163 162 202 206 202 116 3 0 2 13
## 56 64 6 0 0 73 161 159 197 202 197 86 0 0 2 11
## 57 100 19 0 1 5 109 176 205 212 201 71 0 2 2 20
## 58 34 2 0 0 92 161 167 196 200 199 97 0 0 2 13
## 59 15 0 0 13 128 174 182 202 207 205 102 0 0 2 12
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## 62 20 0 0 6 114 171 173 201 207 184 47 0 1 1 19
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## 64 13 0 0 2 106 176 175 207 211 188 53 0 3 3 12
## 65 79 26 0 0 0 20 140 194 196 202 210 135 5 0 6
## 66 85 30 1 0 0 4 112 196 198 200 208 152 10 0 6
## 67 102 47 8 0 0 0 62 190 195 199 210 198 56 0 5
## 68 84 87 91 80 68 76 121 180 182 188 201 177 19 4 42
## 69 58 58 57 52 42 45 84 140 145 147 162 140 15 2 26
## 70 89 92 90 78 63 76 124 179 183 188 201 194 46 0 34
## 71 93 94 94 85 69 66 103 186 191 193 202 192 42 1 39
## 72 94 92 92 81 65 63 108 186 188 187 199 185 32 3 43
## 73 85 82 84 78 64 62 101 177 182 184 198 186 29 4 44
## 74 88 89 90 84 70 64 98 186 191 191 192 211 129 2 24
## 75 91 94 92 87 75 71 103 181 186 190 192 211 146 6 18
## 76 101 93 94 93 84 72 72 181 189 191 200 202 46 3 46
## 77 93 93 91 85 69 75 117 183 184 191 192 203 159 14 12
## 78 94 87 89 85 78 74 103 179 187 191 190 207 138 5 23
## 79 98 91 89 84 86 91 114 189 192 198 200 211 169 14 23
## 80 92 93 90 83 79 75 103 181 185 190 195 213 159 11 19
## 81 92 90 85 80 77 71 100 184 185 190 194 213 113 0 29
## 82 99 92 91 85 82 75 96 178 184 190 196 213 84 0 36
## 83 90 89 87 85 77 67 94 178 181 186 191 207 127 5 19
## 84 95 95 90 81 66 81 129 179 181 187 193 209 161 19 13
## 85 92 95 95 86 72 63 87 181 183 188 190 207 163 18 14
## 86 94 98 95 88 75 63 87 172 177 183 187 198 175 37 7
## 87 101 106 107 98 90 73 81 187 194 195 195 211 175 24 15
## 88 38 64 100 117 128 161 179 170 190 126 4 1 3 2 7
## 89 43 72 95 116 130 163 177 167 186 88 0 2 3 2 15
## 90 26 63 91 106 126 168 174 167 178 52 0 1 2 0 14
## 91 72 29 13 32 84 126 130 162 177 123 2 2 3 2 16
## 92 102 64 25 17 36 109 134 163 178 66 0 1 1 1 25
## 93 93 53 25 18 33 122 150 167 174 48 0 1 1 1 35
## 94 19 52 55 54 67 111 147 143 148 158 167 66 0 1 1
## 95 16 49 58 55 69 93 129 144 149 158 166 73 1 1 1
## 96 7 39 56 53 48 63 83 143 149 164 141 32 0 0 4
## 97 23 49 58 85 94 105 142 167 159 169 173 70 0 1 3
## 98 35 55 61 80 90 109 152 163 155 168 175 59 0 2 2
## 99 22 24 38 61 87 97 109 151 159 172 78 0 2 2 17
## 100 22 8 17 36 78 91 106 159 152 165 145 24 0 2 16
## 101 26 9 22 42 79 98 113 162 157 171 113 6 0 3 26
## 102 10 26 41 69 89 99 118 163 159 169 158 33 0 2 11
## 103 19 33 38 62 82 94 110 150 163 163 45 0 2 5 27
## 104 18 36 49 83 94 107 141 156 164 184 92 0 1 2 17
## 105 25 40 58 87 97 107 142 152 162 164 46 0 2 3 26
## 106 42 11 17 32 68 95 103 147 154 166 155 32 0 1 7
## 107 18 7 26 46 78 84 95 158 154 162 169 60 0 1 5
## 108 38 9 15 38 79 95 97 155 157 174 123 5 1 1 11
## 109 44 38 33 27 46 67 109 115 115 120 48 1 0 1 5
## 110 40 35 32 37 54 68 116 122 128 103 7 0 2 1 10
## 111 44 39 34 35 54 60 107 123 121 120 28 0 2 2 6
## 112 41 41 40 38 27 43 54 117 111 117 61 6 0 1 7
## 113 43 30 28 20 20 50 72 137 122 129 42 0 2 1 14
## 114 44 34 29 21 28 55 73 140 120 133 86 2 1 1 8
## 115 43 41 36 31 35 55 61 137 115 115 120 61 6 0 2
## 116 41 39 35 30 41 55 57 125 117 121 113 31 0 1 3
## 117 38 40 36 30 30 44 59 130 115 113 117 58 3 1 3
## 118 55 49 44 37 46 76 90 132 129 142 144 38 0 1 4
## 119 48 45 40 36 40 65 84 131 125 128 144 107 18 0 1
## 120 46 46 43 38 34 57 76 138 122 125 139 85 12 0 2
## 121 49 51 47 42 36 68 80 147 127 127 139 123 44 2 0
## 122 50 48 42 35 41 79 80 138 128 128 144 109 22 0 2
## 123 54 54 49 42 37 75 87 144 131 134 141 94 15 0 2
## 124 40 39 32 26 37 58 58 125 116 124 69 6 1 1 5
## 125 55 52 44 38 62 90 82 150 130 135 137 60 4 0 2
## 126 53 51 44 36 46 81 92 141 127 134 123 34 0 1 4
## 127 70 64 62 58 55 55 92 157 157 162 103 1 1 1 19
## 128 54 56 51 46 48 61 72 147 137 142 122 15 0 1 9
## 129 74 76 69 62 56 73 98 181 152 155 150 41 0 1 9
## 130 94 88 87 87 84 77 96 199 146 39 0 1 5 38 99
## 131 96 97 97 78 48 57 107 194 143 69 11 0 5 32 93
## 132 97 100 98 65 47 75 127 198 107 28 0 1 7 46 108
## 133 115 102 79 71 83 81 162 41 0 2 2 3 24 86 145
## 134 134 123 98 84 113 99 143 2 2 2 2 2 35 117 176
## 135 90 88 70 32 47 73 97 170 175 171 102 53 0 5 43
## 136 94 86 73 42 15 50 68 176 182 163 78 18 0 18 70
## 137 89 82 67 33 25 57 79 170 174 181 163 78 9 2 37
## 138 109 99 87 90 86 73 57 176 183 186 119 39 0 18 67
## 139 102 95 90 84 71 48 54 175 180 186 126 52 0 10 56
## 140 97 94 95 87 66 48 78 180 189 178 113 66 4 4 44
## 141 99 98 95 92 65 44 58 173 179 191 162 74 6 4 45
## 142 94 90 88 82 62 46 60 173 186 177 101 28 0 14 63
## 143 104 100 96 92 73 54 65 179 187 183 108 32 0 14 64
## 144 100 87 80 85 82 53 63 174 178 187 144 77 7 7 48
## 145 104 96 87 89 85 52 50 176 178 188 163 89 13 5 50
## 146 104 102 96 96 91 61 46 179 185 189 127 50 0 14 66
## 147 87 76 78 76 75 68 66 168 170 180 191 120 23 0 30
## V217 V218 V219 V220 V221 V222 V223 V224 V225 V226 V227 V228 V229 V230 V231
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## 131 124 126 109 104 94 72 159 201 181 153 131 110 95 80 83
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## 139 93 104 81 123 81 77 161 187 182 160 133 118 106 77 67
## 140 85 102 85 113 83 86 164 185 167 145 126 109 95 76 81
## 141 89 105 90 112 96 81 160 198 182 154 136 119 108 88 76
## 142 102 110 85 117 87 83 165 195 173 146 126 109 95 76 74
## 143 104 118 92 126 89 85 174 207 186 160 141 124 110 87 78
## 144 86 93 86 123 59 109 182 196 184 161 145 122 110 93 73
## 145 90 101 88 132 73 98 175 203 189 164 149 128 117 98 76
## 146 110 116 91 131 92 75 159 203 194 167 150 131 115 98 82
## 147 80 106 96 122 101 87 148 185 177 146 123 107 97 79 63
## V232 V233 V234 V235 V236 V237 V238 V239 V240 V241 V242 V243 V244 V245 V246
## 1 66 127 136 159 158 167 134 4 1 2 14 43 84 111 90
## 2 63 157 186 157 168 62 0 2 2 3 21 58 87 135 92
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## 4 30 101 167 149 157 152 18 0 2 2 11 38 77 100 112
## 5 48 63 161 151 157 138 7 1 2 2 12 37 74 90 118
## 6 62 56 117 160 169 81 0 2 2 2 16 43 88 94 124
## 7 24 25 105 156 158 163 136 5 1 2 8 30 54 63 158
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## 11 73 123 147 194 189 181 197 68 0 2 16 53 103 91 192
## 12 89 143 191 181 175 194 101 0 1 3 23 62 109 98 190
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## 39 85 111 140 138 144 143 26 0 3 2 32 76 111 91 159
## 40 90 155 179 150 151 60 0 2 2 1 36 81 109 90 135
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## 51 14 147 187 209 211 213 84 0 3 1 30 101 150 99 199
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## 53 0 87 181 201 206 210 92 0 2 1 33 96 143 103 175
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## 55 49 159 182 200 207 173 19 0 3 2 37 97 150 108 189
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## 57 21 75 184 205 216 148 3 2 3 6 61 119 156 145 148
## 58 77 173 192 196 205 165 10 1 2 2 34 101 153 102 207
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## 60 87 176 190 201 210 139 1 2 3 3 40 105 160 104 202
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## 75 83 90 107 183 188 192 196 196 38 11 65 102 129 127 97
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## 79 41 99 115 191 193 196 201 205 57 13 76 124 139 97 133
## 80 59 95 109 183 187 193 199 202 52 12 69 112 132 98 128
## 81 53 91 106 185 189 191 197 175 18 23 75 113 134 102 124
## 82 53 92 102 179 186 192 202 155 5 29 79 117 131 108 101
## 83 70 87 104 182 187 191 197 187 29 15 66 100 118 100 101
## 84 86 95 130 184 185 191 194 206 63 7 62 101 123 94 108
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## 87 82 91 93 190 195 198 197 208 69 6 65 107 131 102 119
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## 90 141 172 183 175 125 2 1 1 2 24 96 128 127 125 51
## 91 29 108 162 165 164 33 0 2 2 23 90 137 140 103 81
## 92 33 46 146 171 139 6 1 1 1 28 98 124 125 65 119
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## 99 48 102 128 153 161 129 10 1 2 29 77 94 100 57 88
## 100 30 79 123 171 154 159 66 0 1 23 72 105 113 72 81
## 101 29 78 132 166 161 148 27 0 3 37 90 110 115 65 96
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## 104 95 126 143 156 168 143 14 1 2 30 85 116 114 76 74
## 105 100 123 144 153 163 99 1 2 5 44 95 115 114 67 86
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## 116 34 65 69 137 121 126 95 3 1 2 26 49 64 42 82
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## 119 20 60 87 140 132 137 147 50 0 1 28 66 86 61 93
## 120 23 47 79 140 128 132 137 32 0 2 28 64 86 61 89
## 121 29 48 81 149 131 132 144 86 1 1 16 49 75 53 97
## 122 27 61 89 141 133 133 147 56 0 2 26 58 81 55 100
## 123 25 46 86 145 135 141 142 40 0 2 28 61 82 56 103
## 124 22 57 74 131 122 125 32 0 1 6 31 50 64 38 80
## 125 49 91 99 154 130 142 127 14 0 1 28 63 83 57 91
## 126 21 67 94 147 128 140 95 2 0 4 37 66 86 58 91
## 127 76 87 100 164 157 139 19 0 0 14 79 107 127 75 138
## 128 43 77 90 156 148 141 54 0 1 8 50 73 91 50 118
## 129 37 86 114 181 158 160 100 1 0 8 54 83 101 62 147
## 130 86 154 170 185 62 0 2 1 12 94 149 166 172 112 126
## 131 98 135 107 199 90 3 0 1 9 85 143 159 163 116 114
## 132 106 111 91 162 22 0 2 0 17 106 153 165 165 123 100
## 133 87 118 104 0 3 2 2 1 50 139 179 190 189 105 151
## 134 90 132 131 2 2 2 2 2 62 165 195 202 202 123 163
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## 123 56 65 144 160 159 130 110 104 69 52 59 59 56 73 155
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## 147 92 99 153 192 211 192 162 133 116 99 72 74 93 94 169
## V262 V263 V264 V265 V266 V267 V268 V269 V270 V271 V272 V273 V274 V275 V276
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## 70 188 197 179 17 9 73 121 155 159 153 69 74 79 173 200
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## 109 128 56 0 1 1 20 87 121 125 108 44 58 51 127 153
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## 112 121 85 1 1 1 26 80 107 104 88 40 66 39 115 134
## 113 132 55 0 2 1 39 93 119 125 86 71 62 80 149 167
## 114 136 101 2 1 0 34 84 106 117 71 82 49 99 155 155
## 115 129 130 73 0 0 10 65 99 110 73 74 49 65 135 142
## 116 130 128 37 0 1 14 65 97 105 67 71 50 66 132 144
## 117 131 129 67 0 0 10 61 93 94 59 71 55 62 131 145
## 118 146 138 23 0 0 22 96 132 146 114 81 94 75 161 158
## 119 139 147 110 3 0 10 79 126 134 111 85 88 84 159 141
## 120 138 143 92 0 1 13 77 119 132 110 80 87 75 156 149
## 121 139 139 137 26 0 5 59 106 125 92 99 70 72 156 162
## 122 142 145 115 5 0 11 78 117 132 93 96 70 80 160 161
## 123 143 150 105 1 1 11 77 117 131 92 100 70 75 156 168
## 124 130 90 1 1 0 26 74 96 101 49 78 45 76 149 152
## 125 133 142 62 0 0 16 80 115 124 74 91 65 83 157 162
## 126 129 132 28 0 0 23 90 118 125 81 81 68 71 149 163
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## 128 152 108 2 1 0 33 97 128 141 86 89 70 61 143 171
## 129 173 146 22 0 0 39 112 142 156 83 125 74 81 174 197
## 130 0 2 2 0 42 159 190 198 199 130 119 97 83 157 204
## 131 2 1 2 0 38 154 188 194 195 140 107 96 69 147 206
## 132 0 2 2 0 56 170 192 191 191 140 100 81 71 153 204
## 133 2 2 2 3 98 188 204 207 204 107 152 98 92 163 214
## 134 2 2 3 3 108 198 209 213 213 120 165 111 98 174 232
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## 137 173 167 43 0 0 65 146 163 162 99 128 71 53 152 185
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## 139 179 142 15 0 10 106 157 167 164 86 141 66 66 164 181
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## 147 173 178 98 0 0 50 143 166 159 94 160 62 49 159 189
## V277 V278 V279 V280 V281 V282 V283 V284 V285 V286 V287 V288 V289 V290 V291
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## 7 182 163 160 112 83 85 95 67 67 95 158 159 162 44 0
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## 9 179 164 155 116 106 114 105 58 38 104 158 164 141 9 0
## 10 183 166 153 102 88 89 81 58 65 82 156 153 158 114 1
## 11 202 177 149 87 126 109 90 68 61 159 178 184 185 94 0
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## 17 205 176 169 115 103 93 71 51 153 205 181 177 50 0 2
## 18 202 176 180 119 88 91 85 70 180 205 184 157 9 1 1
## 19 202 181 185 133 82 84 90 75 163 199 179 158 12 0 2
## 20 213 190 189 123 95 94 91 79 123 193 180 187 62 0 3
## 21 214 198 191 119 105 141 119 81 97 145 198 178 182 131 0
## 22 214 188 180 115 104 101 83 59 162 207 206 187 188 60 0
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## 26 165 170 114 84 106 55 59 90 148 171 144 128 16 1 1
## 27 149 157 125 102 85 48 53 85 146 179 158 78 0 3 2
## 28 138 160 124 95 106 60 49 82 152 177 152 43 0 4 2
## 29 157 163 136 113 95 50 52 86 136 170 160 59 0 4 2
## 30 158 163 145 122 107 58 49 86 152 176 144 24 0 3 2
## 31 182 177 158 135 135 75 34 106 169 178 155 126 10 2 3
## 32 186 180 156 147 120 56 53 114 166 183 159 129 9 2 3
## 33 197 197 179 148 142 91 26 88 168 178 152 102 1 3 2
## 34 180 126 84 138 113 42 33 92 154 175 145 146 39 0 1
## 35 179 135 88 121 146 64 41 61 132 169 149 114 5 1 1
## 36 169 131 83 126 131 53 36 79 151 181 149 133 14 1 1
## 37 190 193 161 135 138 80 53 73 117 162 138 123 15 0 1
## 38 196 191 154 140 131 69 58 83 127 169 134 130 28 0 1
## 39 190 187 151 132 135 77 58 80 122 166 138 131 30 1 2
## 40 188 175 141 132 117 56 41 102 161 184 153 102 0 2 2
## 41 189 182 146 139 99 48 54 128 167 183 149 132 16 0 2
## 42 179 172 150 135 133 72 50 77 137 174 156 78 0 3 2
## 43 192 181 151 133 118 91 39 62 174 195 148 142 29 0 2
## 44 196 188 153 131 128 103 72 26 87 182 145 150 40 0 2
## 45 181 176 139 110 111 93 55 17 100 175 151 148 35 0 2
## 46 191 210 213 182 130 97 89 108 156 218 200 167 12 0 2
## 47 194 215 206 154 115 107 97 122 175 216 199 182 22 0 1
## 48 201 212 201 146 104 93 84 113 157 206 190 180 29 0 1
## 49 162 205 193 143 109 126 123 113 127 178 206 212 122 0 1
## 50 168 207 198 171 133 131 121 114 133 186 206 211 136 0 1
## 51 163 202 193 126 156 146 116 118 133 200 204 212 98 0 1
## 52 154 193 178 123 154 138 106 115 137 169 203 208 120 0 1
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## 57 127 159 99 65 134 174 148 114 127 161 207 167 7 1 2
## 58 202 217 216 154 130 121 104 107 153 211 197 192 37 0 1
## 59 212 217 213 154 139 122 109 121 177 222 205 194 34 0 1
## 60 187 209 209 144 127 118 101 105 157 211 201 177 16 0 1
## 61 168 200 204 147 127 114 99 101 131 204 202 145 1 0 0
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## 71 202 176 182 153 113 108 88 62 80 142 193 194 203 122 0
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## 100 155 131 124 88 96 88 58 39 52 53 173 152 91 0 2
## 101 137 121 118 82 97 92 58 41 61 62 163 155 64 0 8
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## 105 121 116 102 65 85 80 38 35 66 170 156 121 5 0 14
## 106 149 119 111 79 78 75 61 55 46 29 151 158 106 0 0
## 107 147 121 95 72 73 62 54 44 27 41 178 152 132 9 0
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## 122 139 142 91 90 98 76 85 109 113 88 156 143 143 66 0
## 123 151 155 109 93 105 77 82 111 132 108 157 145 149 60 0
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## 88 52 127 149 172 172 170 100 78 125 128 99 64 98 67 32
## 89 76 134 158 176 178 168 97 79 126 131 104 71 94 84 32
## 90 76 141 166 180 180 178 109 74 125 133 110 75 91 100 31
## 91 69 123 159 183 181 151 69 112 151 148 126 86 95 142 45
## 92 68 118 141 161 159 102 118 113 153 148 125 89 85 150 80
## 93 80 135 165 178 180 151 93 130 134 137 121 79 96 148 41
## 94 8 80 120 142 150 123 116 90 128 132 110 70 84 88 23
## 95 10 77 115 141 157 122 116 89 126 132 118 72 73 75 17
## 96 30 94 123 146 158 149 114 88 106 101 98 79 76 81 30
## 97 25 93 131 162 171 151 95 101 125 130 98 78 81 66 65
## 98 20 92 131 162 175 155 96 95 124 130 98 78 92 39 47
## 99 68 106 139 165 171 143 89 93 119 120 93 68 81 67 63
## 100 54 98 137 167 174 152 88 115 131 122 104 79 87 115 40
## 101 65 104 147 170 177 151 99 113 129 109 89 71 86 113 30
## 102 52 103 141 173 181 157 93 110 126 119 100 80 102 106 35
## 103 80 109 139 155 159 125 88 101 112 109 97 62 73 102 33
## 104 69 115 149 165 166 132 88 106 119 116 99 69 88 100 25
## 105 85 120 155 170 170 128 85 107 111 109 88 64 92 97 23
## 106 29 91 125 153 130 148 112 99 144 131 113 77 76 101 87
## 107 27 87 122 149 131 131 114 109 146 130 111 80 87 99 68
## 108 44 102 132 157 133 141 115 101 148 138 106 73 72 104 54
## 109 4 38 117 140 141 133 74 64 80 118 98 63 95 94 27
## 110 8 51 129 152 157 139 73 66 87 131 110 69 95 108 37
## 111 5 40 114 149 153 139 69 66 86 130 109 67 96 106 31
## 112 5 47 108 119 118 123 65 69 75 103 94 56 78 98 43
## 113 6 64 118 139 138 125 62 99 109 144 118 57 88 118 32
## 114 4 63 119 137 136 117 63 92 111 136 98 52 97 86 25
## 115 1 25 99 128 130 127 75 94 100 115 91 59 91 96 20
## 116 1 29 95 120 122 118 71 91 99 113 87 51 81 99 23
## 117 1 24 92 115 113 109 70 98 100 113 93 53 79 104 24
## 118 4 48 127 152 157 155 86 109 117 141 106 80 109 64 35
## 119 1 29 113 145 149 158 94 112 112 121 91 72 110 46 36
## 120 2 34 111 136 144 154 91 110 110 124 89 67 107 47 31
## 121 1 19 96 136 147 147 92 120 111 127 98 74 134 74 38
## 122 2 31 112 139 146 143 88 115 116 129 98 72 136 77 36
## 123 1 31 111 141 148 145 89 117 117 134 104 74 137 93 34
## 124 2 49 106 123 126 97 62 85 102 130 90 55 76 98 24
## 125 1 38 115 145 149 125 79 104 113 140 107 72 117 98 26
## 126 1 47 123 144 145 131 79 107 109 138 113 72 89 119 32
## 127 8 69 148 173 180 164 102 126 124 177 155 102 136 121 32
## 128 4 55 122 148 155 149 90 110 112 138 117 81 95 124 30
## 129 5 69 145 166 173 157 109 136 135 160 145 106 121 169 75
## 130 64 187 208 215 217 186 141 175 157 159 136 99 88 142 145
## 131 63 188 211 217 218 192 132 168 151 162 147 110 93 134 147
## 132 81 198 215 216 216 181 124 161 151 163 142 104 95 151 152
## 133 129 201 215 219 215 161 146 176 154 172 159 107 91 147 175
## 134 135 206 217 221 222 165 155 177 153 199 205 147 119 185 197
## 135 8 124 179 185 185 126 152 160 152 152 134 106 109 154 143
## 136 48 167 191 190 195 133 163 166 153 149 128 102 104 151 154
## 137 6 113 178 190 188 157 139 172 147 144 122 94 102 147 126
## 138 53 162 187 191 198 144 157 167 142 137 117 100 87 146 115
## 139 33 155 191 198 200 156 153 172 152 143 118 100 92 155 96
## 140 24 151 195 203 204 149 146 156 143 156 131 101 99 154 108
## 141 21 142 189 197 200 151 152 168 143 157 142 109 114 163 150
## 142 44 163 193 201 202 143 149 164 146 156 135 102 102 148 139
## 143 44 168 198 205 208 142 165 171 154 163 143 115 118 169 156
## 144 32 139 176 181 162 115 173 153 152 133 110 100 88 158 104
## 145 28 147 185 187 173 124 177 160 158 149 125 110 94 155 124
## 146 40 163 193 196 193 132 167 165 162 162 141 119 102 148 160
## 147 1 97 180 198 200 150 168 168 150 156 133 103 119 154 121
## V307 V308 V309 V310 V311 V312 V313 V314 V315 V316 V317 V318 V319 V320 V321
## 1 68 60 71 66 106 179 159 161 130 5 1 2 55 125 148
## 2 44 61 79 50 31 132 169 125 2 2 1 7 74 145 175
## 3 60 57 76 57 60 66 154 158 86 0 1 6 63 130 161
## 4 35 83 90 57 70 42 157 160 58 0 2 1 56 130 161
## 5 35 86 85 57 79 31 152 158 50 0 2 2 59 132 163
## 6 47 109 76 79 54 82 165 139 15 0 1 5 75 136 158
## 7 36 50 107 93 58 86 158 163 154 29 0 0 43 115 158
## 8 45 47 105 110 57 52 165 171 101 0 1 1 52 123 163
## 9 33 72 121 92 46 20 161 167 132 4 0 0 37 121 172
## 10 22 63 111 77 59 107 163 155 162 90 0 1 22 83 152
## 11 67 104 126 89 89 152 199 188 178 53 0 3 77 148 181
## 12 67 92 142 92 80 178 197 181 102 0 1 7 90 158 186
## 13 62 72 157 117 91 170 187 180 100 0 2 6 87 154 185
## 14 37 70 127 48 98 179 163 163 44 0 1 2 44 118 172
## 15 55 100 108 68 159 203 190 97 0 2 0 35 144 183 206
## 16 58 104 106 69 166 204 193 79 0 2 0 39 150 189 211
## 17 59 101 100 73 143 195 183 163 24 0 0 15 116 172 198
## 18 45 85 103 72 143 200 188 132 0 2 0 20 121 173 196
## 19 42 69 90 79 107 194 182 137 2 1 1 11 100 162 192
## 20 64 90 90 83 99 159 182 179 38 0 3 5 82 158 191
## 21 52 120 160 99 102 67 200 181 184 100 0 0 50 142 193
## 22 51 94 110 53 140 205 208 192 178 32 0 0 36 138 193
## 23 15 45 55 60 25 126 170 157 156 33 0 0 31 116 168
## 24 124 95 58 72 127 177 151 59 0 1 2 12 129 188 198
## 25 120 79 65 81 168 180 154 81 0 2 2 10 122 186 200
## 26 142 89 62 59 119 169 142 108 3 2 1 1 94 175 194
## 27 119 94 54 65 144 190 157 97 1 2 2 4 55 168 185
## 28 120 105 53 60 106 185 152 66 0 3 1 4 54 165 183
## 29 110 94 56 81 150 180 158 80 0 3 2 5 54 160 181
## 30 116 105 53 70 145 181 152 49 0 3 1 4 45 160 176
## 31 115 139 46 32 150 148 150 136 21 2 2 1 30 147 182
## 32 146 99 53 81 169 178 157 145 25 1 2 1 24 146 183
## 33 125 139 48 10 120 161 148 118 9 2 2 0 45 163 194
## 34 120 76 47 91 157 178 141 141 28 0 1 0 58 163 185
## 35 124 108 55 68 131 164 146 103 1 1 1 1 92 174 184
## 36 122 95 51 79 152 176 148 122 7 1 1 1 81 168 179
## 37 142 132 67 81 124 168 137 110 4 1 1 0 63 157 187
## 38 152 120 65 91 139 172 135 122 11 0 1 0 57 153 183
## 39 150 129 68 90 134 171 139 123 12 2 2 0 62 162 192
## 40 130 95 51 104 166 180 152 117 7 2 1 0 40 154 181
## 41 129 80 59 133 168 180 150 140 28 1 1 0 31 154 186
## 42 126 112 60 74 141 173 150 96 2 3 1 1 56 161 186
## 43 78 95 92 59 162 176 144 144 37 0 1 0 49 158 188
## 44 79 84 99 72 65 174 142 139 23 0 1 0 47 154 189
## 45 68 77 96 45 86 172 145 138 24 0 1 0 54 159 189
## 46 83 102 116 89 150 175 203 130 0 2 0 18 65 200 228
## 47 88 121 109 110 158 203 203 149 3 1 1 17 60 196 233
## 48 73 113 99 98 144 163 191 154 9 1 1 13 47 179 228
## 49 94 107 147 115 136 172 206 210 77 0 2 3 46 187 232
## 50 103 124 162 115 139 184 205 210 100 0 2 2 42 182 227
## 51 86 146 158 100 118 184 206 206 53 0 2 1 20 129 222
## 52 79 137 143 96 122 158 203 206 74 0 2 1 19 129 215
## 53 94 149 146 103 129 168 205 203 47 0 2 2 26 154 225
## 54 85 147 154 91 129 172 197 149 5 1 1 12 43 168 218
## 55 95 174 158 102 144 189 202 169 12 1 2 8 43 173 226
## 56 84 155 167 100 134 175 202 151 5 2 3 7 33 155 223
## 57 75 127 198 135 117 157 210 131 0 3 1 16 65 193 223
## 58 97 136 131 93 144 181 202 172 13 1 2 5 32 158 225
## 59 101 142 127 108 165 220 206 167 11 1 3 6 33 141 223
## 60 100 136 128 93 144 184 208 152 3 1 3 6 34 160 227
## 61 100 136 132 84 131 167 203 103 0 2 0 14 49 178 222
## 62 122 127 117 90 143 197 206 111 0 2 1 11 43 160 217
## 63 118 122 105 88 138 189 194 69 0 4 3 15 42 148 213
## 64 96 120 113 86 119 175 209 119 0 4 4 6 39 147 221
## 65 30 53 104 120 108 70 197 201 175 14 0 1 14 153 221
## 66 39 61 111 124 111 80 197 197 188 32 0 0 22 165 222
## 67 36 50 105 123 130 74 193 193 201 94 0 0 22 168 225
## 68 25 90 101 76 72 176 185 187 196 78 0 30 117 171 204
## 69 14 54 68 51 42 133 144 146 154 57 0 18 79 130 164
## 70 49 96 94 68 82 187 183 186 198 87 0 31 115 169 200
## 71 22 58 115 96 56 156 192 192 202 89 0 36 121 172 201
## 72 24 62 115 90 57 162 191 193 197 81 0 33 120 173 203
## 73 27 61 103 84 48 151 177 185 195 74 0 38 121 169 200
## 74 20 54 107 97 46 141 187 193 197 182 20 9 92 163 202
## 75 25 63 123 107 52 150 189 190 192 188 32 6 88 158 198
## 76 33 33 79 125 86 51 182 190 201 114 0 35 123 180 205
## 77 89 128 114 70 86 161 189 190 193 192 48 2 82 153 197
## 78 46 103 154 108 70 137 181 186 191 181 25 6 86 159 197
## 79 49 128 134 86 86 128 194 194 197 199 58 7 100 174 212
## 80 44 113 127 89 76 134 185 190 194 192 39 10 96 165 207
## 81 39 105 125 90 73 125 190 191 195 170 13 19 104 168 205
## 82 25 87 125 102 65 106 184 189 194 150 3 23 108 173 196
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## 84 78 128 121 71 94 174 185 191 194 191 40 6 86 160 197
## 85 22 54 108 101 50 122 185 189 191 193 48 5 85 159 196
## 86 27 58 103 103 49 123 178 180 186 193 55 3 82 156 194
## 87 26 57 105 126 67 101 193 196 198 200 51 4 88 164 203
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## 107 32 52 55 47 41 22 168 146 133 14 0 44 97 130 152
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## 139 51 95 104 114 93 114 183 162 17 0 0 26 165 205 206
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## 9 166 150 144 133 157 139 139 107 81 151 124 30 50 119 114
## 10 168 169 153 150 142 125 120 125 94 158 73 49 57 140 112
## 11 208 208 181 178 179 157 147 138 115 166 116 99 74 149 121
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## 13 207 198 173 167 186 176 169 165 145 142 134 123 68 136 142
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## 16 225 220 185 168 185 186 175 168 141 147 157 51 87 143 96
## 17 217 217 179 166 181 177 163 151 121 148 137 47 89 138 93
## 18 212 192 160 157 186 187 177 170 134 162 127 61 91 125 87
## 19 210 189 164 146 183 190 173 153 121 138 146 51 73 84 87
## 20 208 175 163 154 196 194 169 140 108 148 157 60 90 80 70
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## 68 207 213 213 188 166 138 140 151 135 121 55 42 99 116 80
## 69 164 172 172 146 121 99 101 108 95 83 36 28 66 83 52
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## 71 200 212 204 180 159 141 141 152 122 140 73 46 63 147 132
## 72 200 203 198 178 157 135 143 155 134 139 84 32 66 152 123
## 73 195 199 193 170 149 129 134 138 124 123 84 29 67 145 112
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## 104 180 191 156 129 127 116 114 115 88 113 40 78 119 73 36
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## 108 183 182 148 149 132 112 111 116 73 128 46 16 88 49 48
## 109 151 146 119 107 118 109 121 121 89 91 22 50 61 79 141
## 110 162 149 122 110 123 115 123 126 89 110 27 51 61 74 144
## 111 157 147 118 101 119 108 113 116 88 107 28 53 62 68 137
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## 129 174 192 164 163 161 142 153 153 102 155 64 42 96 121 90
## 130 226 214 200 209 188 144 137 158 120 140 149 63 75 102 103
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## 139 214 210 201 210 167 133 145 172 116 177 113 90 114 133 124
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## V337 V338 V339 V340 V341 V342 V343 V344 V345 V346 V347 V348 V349 V350 V351
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## 52 109 137 202 199 60 1 4 1 20 161 221 228 233 226 231
## 53 114 159 204 190 32 0 2 0 29 181 228 233 238 229 234
## 54 161 67 195 127 0 3 1 0 50 188 224 225 231 229 222
## 55 173 91 199 149 6 2 2 0 44 196 231 232 237 232 232
## 56 165 81 200 127 0 3 2 1 27 177 226 230 242 234 229
## 57 120 188 206 114 0 3 2 1 84 215 231 229 237 236 232
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## 59 164 108 205 148 5 3 2 0 18 161 226 233 244 237 234
## 60 170 67 204 134 1 3 2 0 28 179 228 233 244 236 232
## 61 158 84 195 84 0 2 0 0 54 197 230 233 242 232 229
## 62 154 74 199 91 0 3 1 0 40 184 225 229 240 228 227
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## 64 137 94 202 107 0 4 3 0 34 180 228 229 234 222 223
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## 71 57 143 194 193 200 87 0 52 140 182 206 203 214 220 215
## 72 55 149 192 194 196 85 0 48 141 183 208 203 210 208 203
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## 80 89 131 184 187 192 188 43 20 120 176 210 212 229 227 223
## 81 89 128 190 191 195 170 18 30 127 180 209 210 227 227 224
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## 98 124 103 167 161 81 1 2 67 130 159 178 186 194 179 160
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## 101 74 125 160 123 15 0 30 93 134 169 183 192 207 183 188
## 102 109 130 161 151 40 0 16 84 131 165 186 194 204 184 182
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## 109 120 124 132 61 0 1 0 9 71 140 157 161 158 122 117
## 110 128 124 121 23 0 2 0 15 84 151 168 172 162 133 124
## 111 128 114 140 55 0 2 1 9 67 136 161 168 159 133 121
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## 118 132 160 151 134 32 0 0 10 84 155 162 170 185 164 155
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## 120 127 146 129 142 85 0 1 5 70 144 155 162 178 161 166
## 121 139 155 143 146 134 31 0 1 45 134 154 164 183 168 175
## 122 137 147 132 150 117 9 1 3 62 148 163 169 180 161 172
## 123 149 158 153 146 113 7 1 3 61 141 157 171 188 166 171
## 124 141 149 143 87 3 1 1 9 65 121 135 151 163 133 140
## 125 147 162 144 155 61 0 1 4 61 137 159 170 181 154 154
## 126 136 145 150 136 35 0 0 7 67 141 155 166 179 155 151
## 127 147 158 144 156 14 1 1 15 97 156 172 184 195 170 171
## 128 116 161 162 140 17 1 1 11 72 131 149 162 175 149 153
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## 131 96 136 49 0 2 5 3 9 141 224 228 231 218 201 222
## 132 95 153 14 1 2 5 2 16 162 227 228 227 210 196 218
## 133 138 115 3 3 4 4 0 48 205 230 234 235 219 211 218
## 134 133 146 56 2 3 2 0 51 219 235 240 240 225 215 222
## 135 124 124 172 171 54 0 3 0 67 189 203 208 193 203 219
## 136 147 97 177 161 28 0 2 11 147 208 214 219 212 215 222
## 137 127 107 171 175 153 19 0 0 78 199 205 214 214 207 223
## 138 133 96 179 163 31 0 1 25 166 204 202 215 215 209 222
## 139 111 113 179 172 43 0 1 6 129 208 206 210 210 202 221
## 140 104 145 185 131 3 1 1 4 125 212 214 218 217 206 226
## 141 122 110 178 184 95 0 1 4 129 209 209 217 221 214 229
## 142 114 116 181 129 3 2 1 12 145 206 209 218 216 211 228
## 143 128 119 187 151 11 1 1 12 148 210 216 223 220 214 231
## 144 134 106 178 174 49 0 1 13 142 195 206 216 213 210 219
## 145 150 103 180 185 100 0 1 9 140 201 208 222 218 217 227
## 146 159 96 185 168 29 0 1 8 137 208 215 218 209 214 228
## 147 117 85 172 175 170 47 0 0 58 192 206 216 222 218 230
## V352 V353 V354 V355 V356 V357 V358 V359 V360 V361 V362 V363 V364 V365 V366
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## 10 164 154 147 152 111 165 83 59 59 150 124 59 130 161 159
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## 15 216 211 207 202 175 150 165 58 82 155 110 79 119 187 74
## 16 213 209 211 211 180 154 163 60 88 155 109 68 127 189 63
## 17 209 201 200 195 159 154 147 58 91 155 103 98 84 188 151
## 18 208 205 207 199 160 169 132 61 96 132 96 85 173 185 121
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## 20 217 202 201 190 162 153 169 66 91 97 81 125 106 181 166
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## 24 205 190 176 156 170 115 106 150 104 91 104 107 151 145 93
## 25 209 195 184 159 180 101 121 144 95 98 98 130 163 152 104
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## 27 193 178 177 154 123 73 80 149 111 88 77 65 144 153 61
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## 29 196 184 187 168 144 85 83 159 119 77 83 26 121 147 37
## 30 189 180 183 166 133 93 79 149 129 79 86 103 159 134 13
## 31 192 178 171 160 152 118 56 108 190 99 80 151 162 154 116
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## 34 192 168 166 156 132 99 63 167 156 83 63 122 162 140 140
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## 36 191 173 169 158 135 102 62 163 175 90 70 99 158 141 133
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## 38 204 185 186 165 179 108 77 180 180 104 102 50 154 125 130
## 39 204 180 177 159 170 116 75 171 187 108 110 47 148 129 131
## 40 202 186 179 169 159 127 73 159 116 72 67 134 162 147 87
## 41 196 184 183 161 172 109 92 165 101 77 80 146 166 145 121
## 42 196 183 175 165 152 155 75 168 156 78 81 83 155 146 68
## 43 203 186 179 162 160 140 6 47 93 171 110 142 174 148 132
## 44 196 177 178 157 162 143 15 5 58 112 158 89 142 138 144
## 45 198 179 172 156 156 142 13 21 65 146 125 82 150 143 140
## 46 226 203 187 173 149 201 108 114 110 148 91 172 122 193 130
## 47 231 206 195 170 166 173 101 121 140 120 109 167 108 197 146
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## 49 228 206 202 169 183 184 87 140 169 191 129 119 190 203 203
## 50 230 203 205 159 188 167 79 140 160 200 135 135 194 205 209
## 51 238 211 198 176 178 166 115 138 134 213 113 119 90 202 197
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## 53 228 203 198 168 182 155 109 131 124 203 109 108 182 199 192
## 54 225 201 187 184 158 157 136 103 116 201 129 153 119 192 139
## 55 226 200 205 186 181 159 143 109 149 209 117 178 96 197 160
## 56 235 203 188 184 153 179 117 110 115 205 133 163 100 199 143
## 57 225 201 200 193 163 162 162 124 95 188 187 134 189 203 125
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## 105 171 162 168 154 131 133 62 111 142 84 50 110 137 149 44
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## 107 157 155 169 165 108 170 81 2 13 27 48 87 56 189 151
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## 110 152 142 147 146 101 122 35 67 66 78 141 154 113 140 34
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## V367 V368 V369 V370 V371 V372 V373 V374 V375 V376 V377 V378 V379 V380 V381
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## 16 0 2 1 42 133 192 218 230 202 155 154 178 206 195 169
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## 4 119 169 121 48 95 111 92 108 177 148 152 127 29 0 1
## 5 117 156 112 39 83 105 92 95 175 147 150 123 25 0 2
## 6 114 138 141 40 81 94 95 82 147 157 157 112 13 0 3
## 7 100 163 106 33 54 118 116 98 115 157 156 151 82 2 1
## 8 109 155 105 34 55 116 112 77 134 157 158 147 56 0 1
## 9 105 153 143 30 57 121 108 86 129 155 153 151 69 1 0
## 10 115 173 110 32 86 141 115 86 128 158 154 155 101 2 1
## 11 135 179 117 98 100 163 137 103 124 187 185 169 77 0 1
## 12 139 178 114 88 108 155 109 114 202 185 170 127 9 0 5
## 13 135 178 140 64 122 163 121 95 173 181 175 108 0 0 5
## 14 130 176 110 76 122 108 64 143 204 162 159 41 0 1 4
## 15 142 169 168 65 106 138 97 119 191 183 113 0 1 2 19
## 16 147 173 166 67 111 138 94 127 197 185 106 0 1 2 22
## 17 131 171 149 60 110 138 99 123 181 180 163 55 0 2 9
## 18 144 184 145 65 103 120 103 183 214 177 150 20 0 2 14
## 19 129 166 163 56 87 116 103 179 212 172 156 35 0 1 11
## 20 123 160 166 73 103 118 96 146 208 173 171 72 0 1 8
## 21 135 189 173 85 147 152 122 117 180 184 173 173 127 5 0
## 22 149 200 131 63 118 132 94 174 217 187 183 175 70 0 1
## 23 128 170 129 34 72 84 72 84 169 161 153 154 76 0 1
## 24 179 117 121 170 124 90 153 178 153 149 131 19 0 3 5
## 25 186 103 141 168 110 100 178 176 164 155 138 26 0 3 4
## 26 186 129 90 160 114 92 170 173 164 140 145 66 0 2 0
## 27 146 56 83 164 136 95 129 178 166 158 96 1 1 3 5
## 28 173 74 79 161 146 85 143 189 165 157 64 0 2 3 6
## 29 168 73 84 168 147 92 115 163 166 157 66 0 2 4 6
## 30 165 81 74 154 154 83 150 187 161 153 41 0 2 3 6
## 31 171 125 45 123 192 100 163 165 160 151 145 36 0 2 1
## 32 181 109 76 177 172 96 169 179 169 160 143 27 0 2 1
## 33 175 148 60 143 201 125 161 147 160 143 115 10 1 2 0
## 34 162 97 94 184 155 90 158 148 146 146 149 75 0 1 0
## 35 166 119 94 178 192 103 124 162 142 141 139 44 0 1 1
## 36 162 107 95 183 175 94 147 160 142 146 149 60 0 1 0
## 37 183 154 72 164 184 116 118 141 143 130 137 71 0 1 0
## 38 188 133 85 183 172 109 118 144 145 128 136 91 0 0 0
## 39 178 143 77 172 177 115 122 147 141 130 138 80 0 2 0
## 40 176 134 89 168 137 92 172 159 153 153 118 8 1 2 1
## 41 187 117 109 180 120 110 181 149 166 147 141 32 0 1 1
## 42 173 173 95 177 164 94 137 184 152 153 97 1 1 2 0
## 43 174 153 14 54 123 173 112 138 177 150 151 57 0 1 0
## 44 167 167 32 9 72 145 158 114 146 145 153 108 3 1 0
## 45 165 165 28 27 88 161 129 124 145 143 150 74 0 2 0
## 46 168 216 166 119 129 149 133 158 196 191 154 10 1 3 4
## 47 190 207 123 126 147 145 139 161 204 193 166 17 0 3 3
## 48 172 183 100 101 138 135 127 151 193 183 172 32 0 3 1
## 49 204 225 148 161 193 192 154 150 182 197 203 91 0 3 0
## 50 200 209 139 159 189 193 154 164 171 201 204 136 1 3 0
## 51 203 195 70 119 177 210 142 135 177 198 201 65 0 3 1
## 52 199 189 55 86 134 204 143 139 156 194 198 89 0 4 2
## 53 203 181 53 95 147 207 138 137 166 199 198 58 0 3 1
## 54 178 152 84 98 165 206 138 129 190 189 154 12 0 3 2
## 55 199 149 97 115 193 208 142 154 183 194 174 23 1 4 1
## 56 179 180 74 100 171 211 148 138 179 194 153 8 0 1 0
## 57 188 166 115 100 136 220 186 151 162 202 149 4 2 4 7
## 58 189 221 132 133 168 167 133 148 202 196 180 31 0 4 2
## 59 184 222 123 137 173 172 144 161 213 198 168 16 0 4 2
## 60 192 222 123 135 168 162 131 146 201 198 167 15 0 4 1
## 61 179 216 123 132 167 165 130 134 183 194 120 0 1 2 1
## 62 195 216 128 157 164 157 122 148 201 198 123 0 1 3 1
## 63 185 200 106 143 144 145 113 150 204 183 71 0 2 3 1
## 64 179 204 105 144 164 155 106 134 182 200 122 0 2 5 1
## 65 192 214 154 65 76 145 163 143 81 186 188 188 46 0 1
## 66 193 209 138 45 61 144 164 152 93 181 186 194 69 0 0
## 67 190 203 140 57 61 137 171 162 116 182 182 190 123 0 1
## 68 142 171 108 39 124 154 123 73 121 181 183 190 167 26 9
## 69 103 133 83 23 85 118 91 45 71 142 147 148 122 12 8
## 70 144 176 79 67 143 153 119 67 118 186 188 192 160 17 18
## 71 145 185 125 24 85 165 165 98 96 189 191 195 165 18 22
## 72 147 188 140 30 94 167 159 87 98 188 191 193 161 20 16
## 73 140 171 128 25 86 162 156 85 89 182 186 189 155 14 22
## 74 141 187 123 24 84 158 165 97 107 185 189 194 198 119 0
## 75 144 188 119 31 95 173 174 101 113 185 187 192 199 132 2
## 76 138 171 157 34 48 115 186 151 94 181 187 193 180 34 15
## 77 151 160 38 109 178 192 123 114 110 184 188 192 194 147 7
## 78 145 169 72 83 149 200 167 111 108 178 184 188 192 129 1
## 79 150 190 64 65 167 208 152 124 114 189 194 195 200 169 17
## 80 141 190 77 54 148 201 161 115 108 183 186 191 197 138 5
## 81 133 183 90 39 130 192 162 117 114 186 189 191 195 106 2
## 82 144 189 112 38 125 187 164 109 118 184 192 192 191 80 2
## 83 135 178 80 44 123 188 149 103 116 182 184 187 191 82 2
## 84 153 173 46 106 179 193 124 103 120 182 186 190 197 133 3
## 85 153 196 115 26 97 161 170 101 81 185 191 193 195 139 3
## 86 153 194 99 17 86 155 179 104 89 177 181 187 193 132 2
## 87 156 202 147 24 81 152 194 132 95 192 193 196 200 140 2
## 88 161 101 60 118 120 77 138 118 167 165 56 0 2 0 23
## 89 152 112 61 112 103 79 158 113 185 154 39 0 2 0 22
## 90 152 147 60 97 130 77 111 98 196 125 11 0 1 0 33
## 91 137 142 48 83 144 125 82 125 105 161 90 1 1 5 65
## 92 124 149 79 73 147 137 86 99 90 164 81 0 0 3 60
## 93 141 141 51 85 141 124 86 87 76 163 124 9 0 1 50
## 94 131 148 36 74 162 147 62 85 113 193 162 90 0 1 0
## 95 123 136 38 68 159 151 62 87 129 189 167 88 0 1 1
## 96 114 168 68 53 123 181 114 42 95 163 127 10 0 0 9
## 97 142 134 109 133 197 138 91 162 141 181 161 90 0 0 12
## 98 158 83 83 157 170 97 106 156 92 191 162 88 0 0 7
## 99 138 132 127 80 160 183 96 97 151 155 87 1 0 3 53
## 100 134 169 54 66 148 178 92 80 145 183 139 28 0 0 36
## 101 139 164 52 82 163 170 79 107 158 169 126 14 0 1 40
## 102 150 149 44 97 175 149 75 146 164 173 155 45 0 0 24
## 103 121 168 72 93 140 116 54 92 142 150 57 0 1 5 60
## 104 140 144 46 103 154 104 64 132 118 161 115 8 1 1 36
## 105 147 143 50 106 154 97 72 133 113 157 77 0 1 3 52
## 106 113 167 147 29 4 41 71 100 92 160 148 36 0 0 24
## 107 115 166 100 7 14 52 70 96 55 192 154 72 0 0 16
## 108 117 167 71 0 27 59 91 138 77 160 138 22 0 0 29
## 109 135 130 35 85 97 91 143 153 104 151 108 3 2 1 3
## 110 130 144 45 86 95 104 153 156 98 157 69 0 3 2 8
## 111 131 146 45 89 99 100 154 151 99 163 113 4 2 2 7
## 112 107 120 37 51 102 69 98 141 147 148 126 17 0 1 8
## 113 118 136 40 75 114 109 132 160 131 165 155 69 0 1 12
## 114 136 144 51 79 108 106 135 156 131 165 158 74 0 1 14
## 115 151 154 48 87 135 103 111 156 140 151 153 137 22 0 2
## 116 139 155 53 84 127 101 114 154 115 168 155 118 4 1 4
## 117 132 155 47 78 131 118 91 128 149 142 154 140 31 0 2
## 118 165 106 86 84 163 163 104 138 155 154 159 79 0 1 9
## 119 170 84 82 110 181 147 116 148 161 180 144 143 37 0 3
## 120 164 89 86 93 172 156 111 137 154 158 146 135 18 1 4
## 121 175 112 63 139 146 87 134 160 166 148 152 157 89 0 2
## 122 181 119 63 140 147 101 147 164 145 150 149 153 54 0 3
## 123 173 129 52 131 158 105 129 163 168 153 160 158 51 0 4
## 124 133 163 58 64 116 100 124 167 152 161 139 22 0 1 12
## 125 157 155 53 96 127 100 138 163 148 177 173 122 3 1 5
## 126 128 166 67 73 125 106 121 154 166 163 166 87 0 1 8
## 127 145 139 80 82 139 184 133 163 136 187 185 74 0 2 8
## 128 128 163 41 46 100 143 95 134 146 162 178 59 0 2 8
## 129 144 198 102 52 119 152 121 167 179 201 188 86 0 1 12
## 130 138 185 164 70 129 161 142 124 170 140 10 0 4 2 2
## 131 137 169 179 74 105 148 135 114 165 92 0 4 6 2 2
## 132 135 182 156 71 110 154 127 110 176 56 0 4 4 2 2
## 133 144 167 187 87 95 134 148 125 84 102 17 1 2 3 0
## 134 173 175 178 74 110 152 158 90 22 168 92 3 3 9 0
## 135 130 190 136 65 97 144 188 161 133 171 175 82 0 3 2
## 136 117 182 147 66 88 117 184 180 129 175 172 49 0 3 1
## 137 128 180 122 57 91 151 182 153 132 170 172 169 44 0 2
## 138 138 200 144 81 161 182 176 153 123 177 173 53 0 4 0
## 139 140 205 115 108 176 170 163 137 141 174 176 73 0 3 1
## 140 144 210 131 84 158 183 176 130 164 179 162 23 0 3 1
## 141 138 200 157 64 118 168 191 150 140 176 183 123 0 2 0
## 142 129 189 152 59 101 152 183 142 140 174 157 19 0 2 0
## 143 144 207 173 71 116 167 194 153 148 182 172 35 0 3 1
## 144 155 205 189 109 149 157 153 122 140 176 178 106 0 3 1
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## 124 62 134 170 184 128 88 108 98 176 204 178 182 175 108 98
## 125 54 139 188 193 137 107 117 100 190 210 191 194 172 107 117
## 126 60 140 183 192 152 89 118 95 174 203 182 180 175 114 109
## 127 82 172 201 211 109 150 117 128 204 208 142 181 123 56 123
## 128 64 146 179 192 97 136 105 107 179 209 176 172 162 74 108
## 129 86 169 202 208 106 161 123 131 203 226 204 208 210 144 102
## 130 19 197 236 236 141 140 68 65 162 222 184 166 211 187 121
## 131 18 199 238 237 153 130 85 69 157 220 188 163 206 207 126
## 132 31 212 235 233 149 125 72 84 169 219 178 164 211 198 123
## 133 56 230 234 238 147 137 86 51 143 214 198 165 197 198 151
## 134 56 222 225 229 127 157 75 69 172 223 201 181 204 197 145
## 135 0 116 218 196 107 150 53 67 184 221 180 188 211 194 115
## 136 28 199 214 193 107 158 59 80 188 213 170 174 207 197 105
## 137 0 120 215 205 126 146 68 51 169 210 178 185 206 184 115
## 138 41 211 219 214 110 166 79 58 169 209 171 167 209 159 120
## 139 14 182 224 209 102 159 59 59 173 208 173 173 210 131 146
## 140 7 178 234 222 111 160 73 64 167 214 181 173 214 157 135
## 141 13 182 225 218 118 167 83 66 177 220 182 189 219 198 131
## 142 26 201 227 214 103 163 70 76 180 217 171 173 209 186 117
## 143 26 204 231 215 109 177 75 79 185 225 185 190 224 204 131
## 144 13 180 220 200 109 167 85 52 164 216 199 200 214 201 176
## 145 14 185 223 197 114 179 79 64 177 222 197 200 217 207 177
## 146 17 192 228 204 114 168 74 71 180 226 193 186 219 218 161
## 147 0 106 222 200 116 179 68 73 178 210 182 191 206 172 102
## V412 V413 V414 V415 V416 V417 V418 V419 V420 V421 V422 V423 V424 V425 V426
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## 18 114 119 151 191 204 175 171 116 13 1 4 47 135 184 196
## 19 101 119 147 193 206 170 167 131 23 0 4 37 123 175 190
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## 28 116 82 176 176 176 154 120 13 0 2 3 27 125 177 188
## 29 131 89 165 185 164 155 123 13 1 3 2 35 133 182 194
## 30 140 89 185 178 174 151 102 5 1 2 3 33 132 178 189
## 31 140 112 171 163 174 143 147 95 3 1 1 11 97 162 179
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## 36 155 94 171 156 159 144 148 111 9 0 0 24 114 170 186
## 37 151 107 124 167 141 134 138 125 27 0 0 22 112 169 183
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## 56 199 148 79 135 205 193 184 40 0 3 2 20 75 85 186
## 57 205 220 142 121 169 201 190 35 0 5 1 50 89 101 186
## 58 174 106 68 174 218 194 198 85 0 4 2 16 77 93 190
## 59 177 122 102 190 229 197 196 56 0 5 3 15 77 85 190
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## 104 152 85 100 111 74 157 153 53 0 1 2 64 155 193 199
## 105 152 82 105 111 78 158 133 20 0 1 7 87 170 195 196
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## 105 105 114 108 106 202 202 177 158 165 161 160 105 74 68 62
## 106 161 141 101 67 182 211 189 173 165 143 137 136 124 109 96
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## 108 147 148 76 86 191 215 194 168 160 147 148 146 129 100 79
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## 131 165 147 109 113 175 215 225 219 212 201 173 154 146 122 72
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## 11 190 182 180 174 171 73 0 2 55 144 157 118 193 86 108
## 12 193 181 165 168 144 24 0 5 70 155 165 116 189 94 98
## 13 192 176 166 169 140 17 0 8 75 155 164 116 195 104 80
## 14 191 164 159 152 75 1 2 9 80 159 181 112 166 109 70
## 15 210 180 184 153 18 0 2 27 123 191 201 118 185 89 114
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## 18 200 177 178 173 57 0 1 11 82 164 187 124 136 104 95
## 19 201 171 170 168 72 0 2 8 71 154 183 129 134 109 83
## 20 201 177 171 173 110 3 1 10 77 158 185 118 165 108 81
## 21 183 181 171 167 171 124 10 0 36 128 129 132 191 96 102
## 22 202 188 182 181 180 92 1 1 36 132 161 142 197 113 136
## 23 174 164 155 153 157 89 2 0 23 105 139 111 176 99 103
## 24 181 137 141 116 24 0 1 7 47 111 155 119 152 126 167
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## 28 193 145 142 65 0 1 2 6 50 118 162 130 148 129 165
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## 30 187 146 137 44 0 1 1 7 61 137 170 123 161 124 172
## 31 171 140 146 129 45 1 1 2 22 81 140 124 154 123 165
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## 35 171 135 136 129 41 0 1 5 44 120 163 121 169 120 168
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## 58 218 191 195 161 14 1 3 0 28 80 159 149 180 173 148
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## 63 216 186 177 39 0 5 4 1 45 87 134 191 133 174 146
## 64 220 189 193 73 0 3 1 0 50 92 140 195 146 178 162
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## 68 182 188 192 198 199 191 86 3 62 133 172 162 132 130 115
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## 71 175 195 197 200 203 192 68 7 88 148 181 155 144 123 119
## 72 175 192 195 196 200 191 73 4 76 139 176 162 133 125 113
## 73 170 186 192 195 198 191 65 6 85 144 169 149 129 116 103
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## 76 111 188 193 198 204 204 89 8 85 152 180 155 140 112 99
## 77 184 185 189 194 196 196 174 56 20 107 166 143 149 122 128
## 78 180 182 188 193 194 198 168 44 28 117 168 145 141 129 119
## 79 187 183 189 197 199 199 184 66 29 119 172 130 169 117 133
## 80 185 184 187 192 195 200 172 42 37 133 183 133 171 113 128
## 81 173 187 190 196 198 199 148 26 46 137 181 133 168 109 123
## 82 154 186 193 197 198 201 134 16 50 134 172 145 143 120 119
## 83 166 187 191 196 198 201 132 12 59 143 176 138 147 105 123
## 84 189 186 190 195 201 203 175 42 27 119 169 144 139 125 128
## 85 160 189 194 197 199 201 175 44 28 118 166 132 153 119 133
## 86 156 183 186 192 197 201 174 36 37 131 175 128 161 114 130
## 87 145 196 203 202 203 210 177 37 40 138 186 145 170 130 131
## 88 220 172 175 103 7 0 2 0 19 90 142 148 86 118 138
## 89 225 172 170 83 2 1 2 0 18 91 152 136 103 115 155
## 90 223 169 154 43 0 1 1 0 28 109 162 165 90 119 143
## 91 198 165 172 116 9 0 1 6 58 123 153 161 84 134 115
## 92 197 170 174 110 8 0 0 3 47 97 119 139 66 141 119
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## 100 73 182 159 134 26 0 1 5 69 144 184 114 124 121 115
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## 108 41 153 159 141 33 0 2 2 39 109 98 114 180 100 136
## 109 198 156 160 92 0 4 2 1 42 139 182 133 150 108 155
## 110 184 163 166 65 0 4 1 4 64 151 181 129 157 108 156
## 111 182 164 166 113 5 5 2 1 49 143 182 135 144 113 139
## 112 141 162 160 122 7 2 1 6 66 148 166 116 166 93 159
## 113 175 174 165 167 101 4 2 1 35 116 169 148 132 144 127
## 114 176 169 162 170 93 3 3 1 43 130 171 159 131 159 106
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## 116 169 162 163 167 121 8 3 0 18 96 162 141 140 139 124
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## 120 126 160 144 148 125 14 2 1 30 118 168 118 161 122 148
## 121 152 172 148 153 159 82 1 2 8 75 153 130 150 132 132
## 122 176 168 152 151 153 53 0 2 15 86 157 127 151 125 139
## 123 165 165 152 156 149 48 1 2 17 92 159 125 153 117 132
## 124 157 158 159 130 11 3 2 2 59 147 178 138 151 134 118
## 125 183 189 166 173 114 3 3 0 32 128 183 154 149 151 135
## 126 152 181 165 168 76 0 3 1 44 139 182 153 145 150 118
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## 130 47 187 159 73 0 2 3 5 3 146 220 176 164 136 145
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## 132 27 181 131 27 0 2 4 5 12 172 216 178 163 128 151
## 133 133 171 135 57 0 7 16 9 11 154 206 158 139 134 103
## 134 200 188 172 131 51 9 9 3 7 124 179 127 152 129 130
## 135 26 178 177 172 87 0 1 2 0 65 192 165 172 134 132
## 136 46 181 182 170 50 0 2 2 3 142 198 156 183 117 133
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## 138 157 181 183 163 39 0 1 0 5 159 213 156 187 145 121
## 139 133 179 180 173 67 0 2 1 0 121 213 162 187 145 144
## 140 86 184 188 132 17 1 2 2 0 124 227 175 189 147 142
## 141 153 181 184 186 116 1 1 2 0 122 217 169 189 147 137
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## 143 142 191 191 169 45 0 2 1 3 156 227 167 201 141 150
## 144 62 179 183 178 76 0 2 2 0 92 209 186 163 172 106
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## 146 159 190 187 172 50 0 3 2 0 133 220 186 189 161 134
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## V457 V458 V459 V460 V461 V462 V463 V464 V465 V466 V467 V468 V469 V470 V471
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## 6 150 180 164 143 138 139 124 112 108 100 121 154 152 155 160
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## 8 159 179 159 140 132 128 118 107 95 91 120 154 156 157 158
## 9 156 190 172 148 135 127 117 103 64 85 129 156 149 151 155
## 10 179 207 199 169 156 151 136 91 28 39 114 163 160 156 156
## 11 204 229 214 180 159 152 137 91 48 138 167 186 183 182 175
## 12 200 224 204 162 143 143 128 96 120 156 165 191 180 165 168
## 13 187 223 207 170 146 159 144 90 97 153 163 187 177 167 173
## 14 167 201 177 144 135 125 53 80 144 156 171 187 162 160 164
## 15 206 225 207 180 168 155 98 85 167 176 200 210 176 180 164
## 16 208 226 207 180 168 151 92 96 164 174 201 207 182 187 161
## 17 203 222 201 172 159 144 97 56 140 166 187 200 175 170 169
## 18 203 218 197 168 152 138 114 112 153 167 186 197 175 175 169
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## 20 188 222 210 178 161 145 127 107 123 154 171 192 172 169 170
## 21 187 217 210 187 171 161 141 123 115 115 147 171 182 166 164
## 22 216 223 200 167 158 146 123 107 138 164 176 195 192 180 179
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## 25 209 210 199 174 145 101 68 128 172 182 189 179 139 141 136
## 26 193 190 176 164 138 100 81 106 155 173 182 177 135 138 142
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## 28 194 204 195 181 164 129 73 85 156 176 188 192 145 147 112
## 29 204 210 197 180 174 142 65 62 156 178 176 186 146 148 110
## 30 201 210 196 178 176 148 81 97 167 183 187 183 146 144 101
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## 50 240 245 243 235 225 212 179 87 18 0 118 222 197 199 200
## 51 232 238 239 232 223 219 193 87 4 88 193 223 195 194 200
## 52 223 236 236 221 212 210 195 119 16 25 155 211 190 191 197
## 53 229 239 237 222 216 215 207 142 27 16 155 221 190 194 198
## 54 221 235 218 177 170 182 127 24 31 138 190 214 179 181 172
## 55 233 240 229 191 194 198 156 39 12 122 197 222 192 192 183
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## 58 225 239 239 229 215 191 103 7 40 154 197 225 185 188 188
## 59 227 245 239 226 211 189 110 12 49 173 218 232 188 193 185
## 60 222 241 237 224 206 177 90 5 50 160 198 218 188 191 183
## 61 224 237 233 223 206 191 131 29 19 127 190 216 184 189 151
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## 42 54 7 0 2 3 20 74 133 149 160 172 180 175 165 157
## 43 122 53 8 1 0 1 39 103 145 174 183 183 172 158 146
## 44 130 59 10 1 0 6 42 100 148 177 188 191 187 173 164
## 45 116 45 6 1 0 3 39 100 144 171 180 183 174 157 148
## 46 56 0 1 3 6 9 17 57 86 147 190 204 207 179 142
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## 51 102 0 3 4 5 4 14 58 120 194 218 221 223 208 185
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## 57 36 0 3 4 10 19 34 90 125 156 177 213 235 215 183
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## 60 70 0 1 3 5 8 18 56 84 159 194 206 207 169 119
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## 70 197 188 147 57 9 48 102 150 150 170 181 188 196 194 189
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## V487 V488 V489 V490 V491 V492 V493 V494 V495 V496 V497 V498 V499 V500 V501
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## 10 122 121 109 60 9 14 112 154 155 148 149 152 130 76 21
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## 14 119 90 30 55 134 155 172 170 159 158 161 133 69 21 0
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## 18 131 131 137 128 142 170 179 174 170 171 166 117 76 17 0
## 19 129 133 137 130 133 164 174 177 166 166 161 117 81 24 0
## 20 130 132 135 132 123 147 172 178 166 165 166 130 85 28 0
## 21 130 124 124 130 127 118 137 164 179 162 160 163 139 92 32
## 22 139 140 138 133 129 159 174 172 192 178 174 174 137 95 37
## 23 114 115 115 112 103 128 153 155 163 150 154 158 129 93 44
## 24 111 101 98 113 156 175 177 183 137 145 146 117 73 33 1
## 25 110 103 99 134 165 182 182 178 140 146 148 124 74 38 1
## 26 108 105 99 109 150 174 176 176 136 139 145 135 96 67 16
## 27 116 97 92 116 160 177 187 191 145 152 142 110 61 20 2
## 28 120 99 96 106 155 173 186 190 148 154 136 107 55 14 2
## 29 132 103 86 111 161 176 186 188 148 153 133 100 43 10 3
## 30 135 113 98 123 162 177 183 187 147 152 130 99 44 8 2
## 31 129 109 104 122 151 171 171 170 141 146 145 125 86 50 4
## 32 125 110 105 136 164 183 185 185 148 154 154 132 90 43 5
## 33 140 111 91 135 173 185 180 170 133 141 136 103 58 21 1
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## 35 151 118 100 93 125 155 168 166 135 140 145 118 64 29 0
## 36 142 110 98 95 129 159 168 170 133 140 148 129 71 38 1
## 37 131 109 100 81 120 159 166 165 120 125 132 128 70 38 4
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## 39 121 102 99 84 129 163 161 160 124 127 127 128 84 47 9
## 40 125 105 97 113 147 172 174 166 142 143 141 115 68 26 2
## 41 117 103 99 117 151 173 169 161 138 143 148 126 90 46 7
## 42 133 108 100 96 136 163 173 174 141 145 139 111 60 17 1
## 43 129 113 105 121 151 170 179 159 138 143 151 139 88 59 6
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## 45 130 106 95 93 133 157 171 172 139 142 147 134 83 54 5
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## 91 140 141 143 133 151 186 191 215 158 160 154 123 72 15 2
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## 111 123 123 122 95 88 159 177 174 170 172 174 139 41 0 0
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## 115 116 97 113 128 102 87 162 178 192 165 168 171 162 74 5
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## 124 126 110 119 117 67 101 164 171 163 164 169 156 48 0 3
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## V517 V518 V519 V520 V521 V522 V523 V524 V525 V526 V527 V528 V529 V530 V531
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## 16 147 177 185 174 175 179 164 128 115 79 34 8 1 0 0
## 17 122 159 175 168 168 162 162 139 115 96 63 28 9 2 0
## 18 135 161 165 160 167 170 167 140 121 105 68 33 13 6 3
## 19 130 155 164 161 166 165 165 141 122 110 73 37 17 8 4
## 20 123 142 159 162 165 166 166 149 122 107 69 31 13 5 2
## 21 126 118 128 149 169 158 158 162 156 133 111 80 48 27 10
## 22 130 148 160 159 183 175 174 176 159 138 129 103 65 32 16
## 23 108 124 142 142 159 151 157 160 145 128 120 100 69 43 22
## 24 145 169 172 176 136 142 144 126 88 66 16 5 1 3 22
## 25 159 180 177 178 138 143 146 132 94 67 24 10 5 12 44
## 26 137 164 165 169 127 129 134 129 101 72 46 12 6 5 20
## 27 152 172 181 186 143 151 147 124 87 62 12 3 1 0 0
## 28 145 168 181 180 145 149 141 120 85 57 9 3 2 0 0
## 29 158 174 179 182 150 152 143 119 82 51 5 4 3 0 0
## 30 154 173 176 179 144 149 134 109 75 47 3 3 3 0 0
## 31 140 165 165 166 132 138 138 125 95 64 27 6 1 3 16
## 32 159 181 180 184 139 144 149 133 98 68 25 3 0 0 4
## 33 165 180 172 169 135 143 143 120 80 60 14 2 3 1 0
## 34 122 155 154 156 133 136 142 138 102 66 24 9 2 4 22
## 35 119 147 160 158 137 138 143 133 86 57 11 5 0 0 9
## 36 119 150 162 165 133 139 145 138 95 62 17 7 1 1 14
## 37 117 149 164 156 123 129 135 133 94 66 26 4 1 0 1
## 38 123 148 160 154 124 127 133 137 106 73 34 7 2 0 4
## 39 120 146 157 152 126 130 135 137 103 73 37 6 4 1 2
## 40 136 167 167 165 140 143 143 125 88 62 15 2 1 0 5
## 41 142 167 161 159 133 138 142 125 99 71 30 5 2 0 15
## 42 128 154 166 166 140 142 140 118 77 59 8 3 2 0 0
## 43 146 170 172 161 131 136 143 135 102 71 33 11 3 8 30
## 44 115 149 170 167 129 136 143 143 109 77 44 3 2 0 0
## 45 124 154 166 165 134 137 139 132 99 73 31 5 1 0 6
## 46 41 112 159 189 177 181 179 157 141 96 18 0 0 1 1
## 47 63 123 162 187 176 182 182 160 144 112 31 1 0 0 0
## 48 62 104 140 168 169 172 173 157 136 117 45 6 0 0 0
## 49 4 84 175 191 181 188 192 177 140 93 17 0 1 3 2
## 50 5 75 162 190 185 187 189 185 151 124 56 7 0 1 2
## 51 12 84 152 186 187 189 192 179 154 107 24 0 1 3 3
## 52 6 54 133 175 182 185 188 175 143 103 27 0 2 4 4
## 53 4 66 153 186 183 188 191 173 140 87 12 0 1 2 2
## 54 48 113 158 183 172 176 179 155 126 76 10 0 1 3 3
## 55 40 117 168 196 183 187 184 160 137 90 13 0 1 3 3
## 56 39 116 161 186 179 184 182 155 135 81 11 0 0 2 1
## 57 8 81 158 192 189 196 189 159 129 54 0 0 4 4 3
## 58 51 118 163 191 185 190 191 173 156 129 47 2 0 0 1
## 59 69 148 186 208 188 191 190 165 151 112 30 0 0 1 2
## 60 54 122 161 185 182 185 186 166 150 118 37 1 0 0 1
## 61 34 109 156 182 179 182 175 150 132 71 5 0 0 1 1
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## 64 57 108 148 184 184 190 179 150 126 53 0 0 3 3 2
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## 66 0 7 59 122 172 174 177 183 171 145 127 49 5 0 0
## 67 0 1 27 90 167 173 178 179 176 150 136 78 11 0 0
## 68 125 164 177 183 178 183 188 190 183 165 147 141 147 145 139
## 69 82 120 129 134 139 146 147 149 143 119 103 101 101 96 88
## 70 118 169 174 179 179 182 189 193 188 167 146 142 139 125 116
## 71 103 156 181 188 187 189 192 192 190 168 142 138 136 122 107
## 72 104 157 175 183 183 185 186 188 183 164 141 135 139 130 115
## 73 89 144 173 178 173 176 184 189 187 165 137 133 135 119 101
## 74 112 149 175 183 181 188 193 194 197 184 159 143 143 144 136
## 75 119 155 182 189 182 185 191 196 199 193 168 144 144 151 147
## 76 116 83 160 179 177 184 192 196 193 172 148 142 137 114 89
## 77 122 145 167 171 180 180 186 190 191 188 167 148 149 157 154
## 78 123 146 169 172 176 182 185 189 194 189 165 152 152 154 150
## 79 129 135 165 172 180 183 188 192 198 198 180 163 161 160 150
## 80 125 137 166 169 179 184 188 191 194 192 171 154 158 159 149
## 81 120 136 167 173 180 183 187 190 193 183 162 149 152 155 148
## 82 120 127 166 177 178 181 187 192 196 181 156 144 147 146 134
## 83 119 126 172 177 176 180 183 186 188 172 146 135 136 127 111
## 84 124 155 173 177 179 185 188 190 192 190 171 152 149 147 139
## 85 119 134 167 171 180 184 189 191 193 184 160 141 141 143 133
## 86 119 134 171 175 172 173 181 185 190 186 161 139 139 136 121
## 87 127 133 179 187 187 192 195 197 199 188 163 147 150 148 135
## 88 180 195 225 211 160 163 150 128 131 130 90 45 14 2 1
## 89 184 200 227 207 162 162 139 118 126 128 91 45 14 5 5
## 90 173 194 225 210 158 160 136 118 128 114 63 22 2 0 0
## 91 141 154 180 204 152 153 150 127 121 106 60 28 18 18 19
## 92 139 150 172 192 156 161 154 121 116 103 56 24 14 14 15
## 93 133 141 156 181 153 160 157 138 135 129 96 72 66 81 96
## 94 150 185 208 202 175 148 156 150 116 111 115 88 41 8 0
## 95 121 179 202 205 166 150 152 150 119 109 108 76 31 3 0
## 96 24 25 47 145 156 159 163 142 118 102 44 3 0 1 0
## 97 149 171 188 222 176 149 155 151 124 120 101 66 41 16 5
## 98 148 170 191 225 187 149 154 150 121 121 113 80 54 24 11
## 99 128 155 184 195 142 145 146 118 101 76 26 5 0 0 0
## 100 125 138 178 191 170 147 151 142 113 91 50 18 7 0 0
## 101 128 147 178 188 155 144 149 130 107 89 52 23 11 2 0
## 102 133 167 195 211 163 148 151 142 114 111 83 49 29 11 4
## 103 117 157 185 197 142 146 140 110 102 66 24 7 0 0 0
## 104 146 171 184 225 150 152 153 126 109 107 69 41 20 4 0
## 105 149 174 186 216 148 149 146 119 110 95 56 31 10 0 0
## 106 112 128 165 190 147 149 152 146 110 83 35 7 0 0 0
## 107 119 141 171 188 166 144 144 141 113 100 70 34 14 4 0
## 108 124 139 173 183 147 149 151 137 109 97 51 16 4 0 0
## 109 112 164 173 174 165 166 167 149 108 54 18 1 0 0 0
## 110 135 171 172 170 169 171 168 139 107 59 28 4 0 0 0
## 111 127 165 169 162 171 171 172 152 122 80 42 13 0 0 0
## 112 98 93 161 182 169 170 174 167 113 38 4 0 0 0 1
## 113 135 143 159 158 179 165 166 161 133 123 116 89 52 23 12
## 114 135 147 161 158 184 166 170 167 138 118 88 48 23 6 0
## 115 131 132 164 170 186 162 163 168 161 129 91 43 16 1 0
## 116 128 137 159 158 178 162 166 169 148 119 79 37 13 0 0
## 117 133 115 138 158 181 160 163 166 155 121 90 47 19 2 0
## 118 102 127 150 160 154 157 156 152 124 92 46 16 0 0 0
## 119 103 117 139 153 152 143 144 148 139 108 85 52 22 3 0
## 120 101 105 134 145 152 142 145 150 133 99 63 29 7 0 0
## 121 113 128 143 148 154 144 149 155 149 117 100 73 40 12 1
## 122 116 135 146 148 153 150 150 153 143 111 102 74 38 14 4
## 123 113 133 149 155 156 150 157 160 146 112 95 73 37 11 1
## 124 121 138 159 164 163 160 166 159 115 52 9 0 0 0 0
## 125 138 161 170 174 194 172 172 177 151 121 81 42 13 1 0
## 126 133 149 165 172 184 170 175 169 146 110 55 22 3 0 0
## 127 153 175 189 194 211 194 186 185 160 149 133 85 33 10 5
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## 129 142 115 167 184 178 179 177 179 150 108 49 16 0 0 0
## 130 130 148 177 194 184 181 170 157 142 127 91 50 26 11 1
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## 132 133 153 179 195 183 171 158 141 122 87 49 19 8 0 0
## 133 132 126 143 172 181 181 167 145 142 146 133 109 68 37 45
## 134 151 141 153 187 198 199 187 170 161 163 166 171 159 151 163
## 135 128 158 173 192 168 172 174 170 142 111 79 44 14 3 0
## 136 113 153 165 177 170 176 179 172 132 103 62 27 4 0 0
## 137 106 147 166 175 170 171 176 179 173 144 129 110 75 34 11
## 138 108 114 137 159 174 175 181 169 140 98 42 14 3 1 0
## 139 105 122 147 169 175 175 180 172 149 125 75 35 7 0 0
## 140 119 135 157 181 180 184 184 168 141 93 35 11 0 0 0
## 141 121 143 160 181 175 180 185 185 164 139 102 58 21 2 0
## 142 114 129 148 174 173 175 175 159 142 114 65 29 5 0 0
## 143 129 142 159 183 184 184 184 171 149 124 78 38 8 0 0
## 144 103 102 113 148 172 171 175 174 145 109 63 24 8 0 0
## 145 106 111 121 153 172 174 178 178 156 120 76 31 11 0 0
## 146 112 120 145 163 176 179 185 174 144 109 51 18 1 0 0
## 147 110 114 123 148 166 169 174 176 176 158 139 135 107 59 29
## V532 V533 V534 V535 V536 V537 V538 V539 V540 V541 V542 V543 V544 V545 V546
## 1 3 18 43 73 120 139 138 136 131 125 122 117 123 147 150
## 2 119 145 148 155 156 157 155 152 146 139 134 126 126 148 149
## 3 59 116 120 131 141 141 141 140 134 128 125 119 111 120 142
## 4 18 70 117 128 148 151 152 153 146 140 130 122 120 134 149
## 5 16 60 118 130 143 145 143 142 139 135 131 126 119 126 150
## 6 18 59 117 122 137 143 144 147 146 140 135 131 125 118 131
## 7 6 5 28 56 81 112 119 123 123 123 121 114 107 106 127
## 8 15 35 101 119 131 137 139 141 140 133 125 120 119 117 134
## 9 7 20 70 95 119 130 132 132 131 129 126 120 115 119 141
## 10 0 0 0 4 24 56 87 101 107 110 111 109 98 90 137
## 11 0 0 14 44 86 123 135 133 131 132 128 124 124 151 160
## 12 3 32 68 110 146 160 157 153 149 144 138 130 135 147 150
## 13 0 2 21 60 115 145 150 145 145 141 135 130 132 143 152
## 14 0 6 21 55 107 132 131 132 128 124 115 125 151 160 155
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## 16 5 18 43 96 129 138 139 140 139 132 125 143 167 170 167
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## 18 14 58 75 127 156 161 160 154 147 145 136 133 149 160 156
## 19 14 69 86 127 154 161 160 156 150 148 143 138 146 160 157
## 20 3 36 64 100 142 158 156 158 154 144 140 136 137 153 156
## 21 3 5 40 87 125 154 159 159 156 153 148 140 134 130 140
## 22 10 53 102 138 164 169 167 169 166 158 151 143 140 159 160
## 23 10 39 105 133 156 160 159 153 147 141 132 123 120 139 145
## 24 51 52 94 116 118 120 113 108 107 106 100 126 159 167 167
## 25 75 77 115 123 128 125 115 111 110 104 105 146 167 172 173
## 26 59 80 88 106 109 110 106 101 97 93 88 115 149 156 167
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## 31 37 50 86 105 108 112 112 109 106 101 95 123 153 162 162
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## 37 18 27 38 97 115 120 122 122 118 113 104 108 129 151 154
## 38 27 40 53 106 122 124 122 123 116 112 105 110 129 152 153
## 39 22 35 44 99 117 118 118 121 119 112 107 112 131 151 154
## 40 19 23 81 116 119 125 120 116 112 111 102 125 155 161 160
## 41 40 45 86 113 119 123 120 115 108 105 100 129 154 157 160
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## 138 6 25 45 78 113 131 150 129 124 130 124 119 119 122 149
## 139 0 6 25 76 111 143 144 128 127 136 123 120 120 133 163
## 140 1 20 43 93 119 151 142 136 141 143 130 129 127 143 175
## 141 0 3 19 74 119 151 152 136 144 149 133 129 127 147 175
## 142 0 12 36 94 120 147 132 124 134 130 117 120 118 135 167
## 143 0 8 30 87 118 155 148 139 147 142 128 133 129 146 178
## 144 0 0 4 19 82 115 131 115 120 130 132 120 108 106 135
## 145 0 1 12 34 94 123 150 130 122 134 133 124 119 115 142
## 146 0 21 44 81 122 141 161 138 128 134 131 124 125 127 154
## 147 15 14 4 49 95 118 124 135 138 139 139 128 120 113 135
## V547 V548 V549 V550 V551 V552 V553 V554 V555 V556 V557 V558 V559 V560 V561
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## 5 137 146 152 150 143 133 125 129 126 118 108 100 123 138 145
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## 10 149 143 145 148 146 129 113 111 112 102 80 55 40 58 96
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## 12 170 158 161 156 141 135 132 134 120 95 70 64 133 160 163
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## 74 182 189 194 198 199 194 179 166 156 152 151 150 150 151 156
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## 111 170 168 171 159 131 129 133 119 95 74 58 79 100 122 144
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## 120 141 143 144 148 137 109 113 114 97 70 42 24 29 50 72
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## 124 164 159 167 161 131 118 106 84 54 31 19 16 46 79 119
## 125 190 171 171 175 159 134 136 133 124 104 87 86 103 110 133
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## 133 183 188 178 158 150 152 158 164 159 150 151 155 150 149 143
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## 138 174 178 182 177 157 143 137 120 84 46 34 22 18 7 63
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## 140 178 182 185 175 161 146 139 116 74 48 40 25 17 17 98
## 141 173 179 180 183 171 149 148 149 132 102 86 69 65 37 82
## 142 175 176 176 171 157 143 146 135 108 84 63 55 36 36 105
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## 102 148 153 151 153 150 147 142 134 140 149 162 158 146 150 150
## 103 108 140 146 144 139 135 129 123 128 135 161 139 143 145 133
## 104 145 149 149 151 148 146 138 133 136 141 184 149 149 156 148
## 105 144 142 147 153 145 138 133 135 143 145 181 143 148 150 140
## 106 57 103 139 150 148 145 140 136 134 138 140 143 146 152 148
## 107 126 143 147 146 148 142 135 131 125 132 145 170 142 145 149
## 108 117 144 154 157 155 153 151 141 129 129 137 145 149 151 148
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## 110 151 151 148 146 140 131 133 152 164 154 158 169 169 171 165
## 111 153 152 149 147 142 139 140 145 158 149 152 173 171 177 174
## 112 93 93 118 131 141 138 138 139 158 169 168 172 165 172 169
## 113 163 161 156 156 153 151 150 147 142 148 152 178 169 170 176
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## 115 129 148 155 152 147 142 141 140 141 155 152 177 165 168 173
## 116 129 150 152 151 148 143 138 138 142 152 144 176 165 168 173
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## 118 113 137 136 135 127 122 120 113 127 136 133 156 158 158 162
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## 120 100 122 123 122 122 117 112 106 114 132 133 142 146 145 149
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## 122 125 132 134 131 127 123 121 121 121 131 125 141 152 152 157
## 123 121 132 137 135 131 128 121 121 123 142 138 153 153 156 159
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## 125 139 141 142 143 136 132 131 128 155 164 161 183 174 175 179
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## 130 131 151 156 150 147 142 135 132 125 151 184 177 177 176 162
## 131 122 145 155 152 150 147 139 134 130 158 180 179 180 178 166
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## V577 V578 V579 V580 V581 V582 V583 V584 V585 V586 V587 V588 V589 V590 V591
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## 73 195 189 174 162 151 145 144 146 149 149 151 154 155 155 149
## 74 196 192 185 172 162 150 145 145 147 151 153 154 152 154 150
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## 79 186 190 183 165 154 142 136 136 136 140 137 138 138 137 137
## 80 181 186 181 163 153 144 143 144 144 147 143 139 141 141 140
## 81 183 185 177 162 152 148 147 147 149 154 152 152 148 143 143
## 82 188 188 179 163 154 148 145 144 143 147 147 146 147 147 148
## 83 188 186 176 161 149 147 144 143 144 150 150 150 151 148 146
## 84 185 189 187 170 156 144 134 132 135 144 146 147 147 144 143
## 85 186 187 180 167 157 147 141 143 147 153 153 153 152 152 153
## 86 187 190 187 169 158 149 141 145 149 152 153 156 158 156 154
## 87 199 196 190 178 167 160 161 161 163 165 165 167 167 166 166
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## 91 143 144 152 158 164 171 165 163 159 155 154 158 160 161 160
## 92 140 141 148 155 160 161 162 160 159 155 151 152 158 162 159
## 93 138 138 149 152 151 153 150 145 144 142 145 151 154 154 149
## 94 140 131 133 140 149 157 161 157 157 152 155 149 127 106 133
## 95 140 128 130 139 151 158 161 155 155 149 151 137 112 92 128
## 96 114 113 122 130 128 103 70 56 48 27 8 0 24 93 135
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## 102 132 127 137 145 151 154 158 155 152 150 146 143 152 156 155
## 103 126 128 130 136 140 144 144 139 141 139 150 153 148 153 154
## 104 135 133 140 146 151 157 156 153 148 147 141 142 152 150 152
## 105 131 129 140 151 151 158 155 155 155 153 147 147 149 151 153
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## 142 151 133 130 132 136 139 139 142 136 128 124 129 138 141 132
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## 147 165 152 128 120 122 124 128 129 128 129 127 127 127 126 126
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## 53 135 137 134 131 129 131 127 172 178 179 172 156 143 135 137
## 54 130 124 122 123 127 123 124 159 161 163 155 137 123 115 113
## 55 141 133 126 127 133 132 139 163 168 170 162 146 131 125 123
## 56 135 130 125 127 132 122 125 164 170 171 163 147 137 129 127
## 57 140 137 134 132 131 134 130 175 180 181 170 153 139 134 136
## 58 134 132 129 129 132 129 131 170 174 176 174 162 147 139 140
## 59 139 136 135 136 142 134 150 168 176 179 172 160 145 136 137
## 60 133 129 122 124 129 123 128 166 170 172 166 152 135 131 133
## 61 134 129 125 122 122 121 124 165 167 166 159 146 129 123 126
## 62 136 133 128 127 130 123 136 166 170 175 166 150 137 131 131
## 63 123 121 121 122 127 116 126 159 164 165 152 135 122 117 119
## 64 119 118 111 106 111 115 112 167 173 176 166 147 136 136 139
## 65 136 134 128 124 124 124 129 157 159 163 168 162 150 138 128
## 66 137 134 129 126 121 121 125 154 159 161 167 163 151 140 130
## 67 134 130 127 124 122 122 122 154 157 158 163 168 161 148 136
## 68 136 132 132 130 132 155 163 167 172 176 178 178 179 172 162
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## 74 142 138 131 127 127 144 161 171 176 182 187 191 191 184 172
## 75 148 143 142 135 133 150 167 171 174 181 187 190 194 184 171
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## V622 V623 V624 V625 V626 V627 V628 V629 V630 V631 V632 V633 V634 V635 V636
## 1 122 118 114 138 138 141 143 144 137 125 122 116 116 117 118
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## 13 133 129 119 146 140 147 149 140 131 121 119 120 123 127 125
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## 15 141 145 168 159 160 162 155 146 137 132 134 138 141 140 141
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## 17 139 125 149 152 150 150 149 143 133 124 124 129 126 125 128
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## 19 142 126 134 146 148 151 147 142 133 126 123 125 129 131 134
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## 123 138 118 132 148 152 150 152 154 151 148 144 136 133 132 129
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## 99 136 137 137 137 141 140 141 136 133 136 135 125 120 137 132
## 100 158 158 158 159 156 153 150 144 140 139 139 137 124 137 164
## 101 142 139 138 137 138 136 137 136 133 134 133 129 116 133 141
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## 104 138 140 135 136 138 139 140 139 138 130 127 116 132 134 141
## 105 139 139 138 137 136 137 140 136 136 135 128 116 134 131 139
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## 57 152 144 143 143 143 143 147 147 147 147 3
## 58 168 165 161 161 158 151 150 148 149 147 3
## 59 163 159 158 158 155 154 153 154 160 146 3
## 60 162 160 156 150 146 141 144 142 139 136 3
## 61 150 149 146 145 143 142 140 139 138 135 3
## 62 158 155 153 152 150 150 146 143 146 137 3
## 63 148 146 143 140 137 136 136 136 139 129 3
## 64 137 137 136 135 130 130 128 131 133 135 3
## 65 155 156 155 154 153 150 145 147 144 141 3
## 66 152 153 152 153 150 149 147 144 141 137 3
## 67 149 148 150 147 145 148 147 144 144 138 3
## 68 162 161 159 157 151 152 150 151 140 123 4
## 69 120 120 116 114 112 110 107 106 95 81 4
## 70 159 162 161 155 154 154 148 151 131 125 4
## 71 162 164 165 160 156 156 157 154 141 129 4
## 72 164 164 161 155 148 149 147 146 133 126 4
## 73 150 150 150 143 136 138 136 139 128 117 4
## 74 162 162 159 155 151 148 145 146 139 120 4
## 75 164 166 166 161 159 157 154 154 148 125 4
## 76 152 150 148 149 148 145 146 147 144 126 4
## 77 157 154 154 153 149 150 149 146 142 119 4
## 78 153 156 153 150 148 145 146 149 145 124 4
## 79 158 153 151 152 152 149 148 144 142 129 4
## 80 159 154 155 155 156 150 147 147 145 126 4
## 81 160 156 157 155 153 148 145 145 144 127 4
## 82 157 158 158 156 153 147 145 149 149 131 4
## 83 157 155 154 154 150 148 149 146 145 127 4
## 84 162 157 155 157 154 151 149 148 146 126 4
## 85 162 162 161 157 156 153 149 147 145 123 4
## 86 168 166 163 158 157 156 155 151 146 124 4
## 87 174 172 170 168 165 162 161 158 156 136 4
## 88 155 154 154 157 156 155 138 121 139 147 5
## 89 150 148 147 151 152 151 136 122 141 151 5
## 90 151 152 154 156 153 148 138 122 137 146 5
## 91 158 158 158 153 152 153 150 141 121 127 5
## 92 152 153 154 152 157 152 144 140 122 129 5
## 93 157 155 157 152 150 145 141 134 117 111 5
## 94 141 138 138 140 138 135 134 121 119 125 5
## 95 139 138 140 141 139 140 141 124 122 128 5
## 96 147 154 142 136 142 138 135 129 128 134 5
## 97 158 152 151 151 148 147 144 133 113 130 5
## 98 158 156 155 150 145 142 137 124 109 133 5
## 99 144 140 138 136 138 143 139 130 109 124 5
## 100 165 160 154 148 149 147 143 143 129 118 5
## 101 144 139 136 139 139 139 137 131 118 110 5
## 102 149 147 145 141 141 141 140 135 114 127 5
## 103 139 143 138 134 134 131 129 123 109 128 5
## 104 145 143 146 148 145 136 132 120 114 137 5
## 105 139 136 143 143 142 140 131 117 114 135 5
## 106 138 138 140 137 137 139 141 141 132 113 5
## 107 141 138 134 132 131 133 135 131 115 109 5
## 108 144 142 141 139 140 141 138 135 123 107 5
## 109 158 162 163 165 164 164 163 137 133 145 6
## 110 169 169 172 173 169 171 169 143 134 146 6
## 111 173 174 177 176 175 174 174 156 130 141 6
## 112 173 173 173 177 175 171 174 169 143 154 6
## 113 179 177 179 177 178 178 175 173 165 132 6
## 114 175 175 176 177 178 173 170 171 163 132 6
## 115 171 175 176 178 177 176 173 173 161 134 6
## 116 173 175 178 177 178 177 175 175 158 128 6
## 117 168 171 170 170 173 171 169 167 164 139 6
## 118 134 134 134 133 130 132 131 130 107 106 6
## 119 133 133 132 132 130 128 128 125 111 91 6
## 120 127 124 125 127 128 130 128 122 108 90 6
## 121 139 142 143 142 142 141 144 141 133 101 6
## 122 138 138 139 137 139 136 134 135 125 97 6
## 123 142 144 145 147 153 150 149 145 138 106 6
## 124 177 176 176 175 177 176 176 176 154 125 6
## 125 158 161 164 161 161 161 158 155 125 132 6
## 126 145 150 155 162 161 159 160 154 142 123 6
## 127 168 169 172 173 173 173 171 159 140 166 6
## 128 150 152 153 154 157 162 162 159 142 118 6
## 129 158 158 163 165 163 165 164 165 157 132 6
## 130 149 148 147 144 137 134 132 129 126 116 7
## 131 145 146 145 141 135 135 129 127 124 112 7
## 132 152 153 149 143 141 136 132 130 120 110 7
## 133 148 152 151 152 147 148 147 146 143 141 7
## 134 168 168 169 168 165 167 165 160 157 154 7
## 135 146 146 145 140 138 137 136 132 123 135 7
## 136 144 140 143 138 134 132 133 128 119 124 7
## 137 138 139 141 136 133 134 132 130 122 115 7
## 138 139 143 140 136 132 129 129 121 116 112 7
## 139 141 142 141 135 133 129 123 119 118 112 7
## 140 145 144 145 145 137 134 126 124 119 117 7
## 141 154 154 151 149 143 138 132 126 118 112 7
## 142 143 142 139 136 128 122 119 117 113 113 7
## 143 156 157 151 152 145 138 133 128 122 121 7
## 144 134 137 138 134 127 123 121 116 117 117 7
## 145 144 145 144 139 137 132 129 124 123 123 7
## 146 149 151 153 147 143 137 136 131 127 124 7
## 147 130 128 128 126 122 117 114 111 108 103 7
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 66 rows ]#rm(class)
dim(JAFFE)## [1] 213 677table(JAFFE$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 23 22 22 20 21 21 20 21 21 22pca.JAFFE=PCA(JAFFE,ncp=2,quali.sup = 677)
plot(pca.JAFFE, habillage=677)
On peut dire que les individus sont regroupés dans des clusters, les unes plus confondues que les autres. les 243 individus (images) sont regroupés vers chaqune des 10 femmes. Ainsi il semble quelque femmes sont plus similaires que les autres.
km.JAFFE=NbClust(JAFFE[,-677], method = "kmeans", distance = "euclidean", index = "silhouette",max.nc = 10)
plot(pca.JAFFE$ind$coord,col=km.JAFFE$Best.partition ,main = " Kmeans sur JAFFE")
table(km.JAFFE$Best.partition,JAFFE$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 0 0 0 0 0 0 20 0 0 0
## 2 0 0 0 0 0 0 0 15 0 0
## 3 0 0 0 1 15 21 0 0 0 0
## 4 0 0 0 0 0 0 0 6 0 6
## 5 0 22 0 0 6 0 0 0 0 0
## 6 23 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 7 0 0 0 0 0 0 0 0 21 0
## 8 0 0 22 0 0 0 0 0 0 16
## 9 0 0 0 19 0 0 0 0 0 0NMI(km.JAFFE$Best.partition,JAFFE$class)## [1] 0.8413535ARI(km.JAFFE$Best.partition,JAFFE$class)## [1] 0.7339052km.JAFFE$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 9.0000 0.2909ward.JAFFE=NbClust(JAFFE[,-677],method = "ward.D",index = "silhouette", max.nc = 10)
table(ward.JAFFE$Best.partition,JAFFE$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 12 0 0 1 21 6 0 0 0 0
## 2 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 3 0 22 0 0 0 0 0 0 0 0
## 4 0 0 22 0 0 0 0 0 0 0
## 5 0 0 0 19 0 0 0 0 0 0
## 6 0 0 0 0 0 15 0 0 0 0
## 7 0 0 0 0 0 0 20 0 0 0
## 8 0 0 0 0 0 0 0 21 0 6
## 9 0 0 0 0 0 0 0 0 21 0
## 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16NMI(ward.JAFFE$Best.partition,JAFFE$class)## [1] 0.8830157ARI(ward.JAFFE$Best.partition,JAFFE$class)## [1] 0.770108plot(pca.JAFFE$ind$coord,col=ward.JAFFE$Best.partition,main = "CAH Ward sur JAFFE")
ward.JAFFE$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 10.0000 0.3265average.JAFFE=NbClust(JAFFE[,-677],method = "average", max.nc = 10,index = "silhouette")
plot(pca.JAFFE$ind$coord,col=average.JAFFE$Best.partition,main = "CAH average sur JAFFE")
table(average.JAFFE$Best.partition,JAFFE$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 12 22 0 1 21 21 0 0 21 0
## 2 11 0 0 0 0 0 18 0 0 0
## 3 0 0 19 0 0 0 0 0 0 0
## 4 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0
## 5 0 0 0 19 0 0 0 0 0 0
## 6 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0
## 7 0 0 0 0 0 0 0 21 0 6
## 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3
## 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13NMI(average.JAFFE$Best.partition,JAFFE$class)## [1] 0.6058217ARI(average.JAFFE$Best.partition,JAFFE$class)## [1] 0.349644average.JAFFE$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 9.0000 0.3191single.JAFFE=NbClust(JAFFE[,-677],method = "single", max.nc = 10,index = "silhouette")
plot(pca.JAFFE$ind$coord,col=single.JAFFE$Best.partition,main = "CAH single sur JAFFE")
table(single.JAFFE$Best.partition,JAFFE$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 23 22 0 20 21 21 18 0 21 0
## 2 0 0 19 0 0 0 0 0 0 0
## 3 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0
## 4 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0
## 5 0 0 0 0 0 0 0 21 0 6
## 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3
## 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13NMI(single.JAFFE$Best.partition,JAFFE$class)## [1] 0.3920725ARI(single.JAFFE$Best.partition,JAFFE$class)## [1] 0.1541942single.JAFFE$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 7.0000 0.2253complete.JAFFE=NbClust(JAFFE[,-677],method = "complete",index = "silhouette", max.nc = 10)
plot(pca.JAFFE$ind$coord,col=complete.JAFFE$Best.partition,main = "CAH complete sur JAFFE")
table(complete.JAFFE$Best.partition,JAFFE$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 12 22 0 1 21 21 3 0 21 0
## 2 11 0 22 0 0 0 15 0 0 0
## 3 0 0 0 19 0 0 0 0 0 0
## 4 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0
## 5 0 0 0 0 0 0 0 21 0 6
## 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16NMI(complete.JAFFE$Best.partition,JAFFE$class)## [1] 0.5138837ARI(complete.JAFFE$Best.partition,JAFFE$class)## [1] 0.3083075complete.JAFFE$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 6.0000 0.2923On peut choisir 8 ( la moyenne des résultat) classes pour JAFFE dataset.
DATASET MNIST
m=readMat("MNIST5.mat")
MNIST5=lapply(m, unlist, use.names=FALSE)
MNIST5=as.data.frame(MNIST5$X)
class=as.factor(t(as.data.frame(m$y)))
MNIST5=data.frame(m$X,class)
rm(class)
dim(MNIST5)## [1] 3495 785table(MNIST5$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 345 393 349 357 341 315 343 364 341 347pca.MNIST5=PCA(MNIST5,ncp=2,quali.sup = 785)
plot(pca.MNIST5, habillage=785)
km.MNIST5=NbClust(MNIST5[,-785], method = "kmeans", distance = "euclidean", index = "silhouette",max.nc = 10)
plot(pca.MNIST5$ind$coord,col=km.MNIST5$Best.partition ,main = " Kmeans sur MNIST5")
table(km.MNIST5$Best.partition,MNIST5$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 337 2 237 219 36 141 230 6 133 25
## 2 8 391 112 138 305 174 113 358 208 322NMI(km.MNIST5$Best.partition,MNIST5$class)## [1] 0.1160555ARI(km.MNIST5$Best.partition,MNIST5$class)## [1] 0.08288228km.MNIST5$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 2.0000 0.0842ward.MNIST5=NbClust(MNIST5[,-785],method = "ward.D",index = "silhouette", max.nc = 10)
table(ward.MNIST5$Best.partition,MNIST5$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 343 14 314 347 7 241 336 6 319 13
## 2 2 379 35 10 334 74 7 358 22 334NMI(ward.MNIST5$Best.partition,MNIST5$class)## [1] 0.219044ARI(ward.MNIST5$Best.partition,MNIST5$class)## [1] 0.1591842plot(pca.MNIST5$ind$coord,col=ward.MNIST5$Best.partition,main = "CAH Ward sur MNIST5")
ward.MNIST5$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 2.0000 0.0499average.MNIST5=NbClust(MNIST5[,-785],method = "average", max.nc = 10,index = "silhouette")
plot(pca.MNIST5$ind$coord,col=average.MNIST5$Best.partition,main = "CAH average sur MNIST5")
table(average.MNIST5$Best.partition,MNIST5$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 343 393 348 357 341 315 343 364 341 347
## 2 2 0 1 0 0 0 0 0 0 0NMI(average.MNIST5$Best.partition,MNIST5$class)## [1] 0.000625617ARI(average.MNIST5$Best.partition,MNIST5$class)## [1] 5.087936e-06average.MNIST5$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 2.0000 0.2134single.MNIST5=NbClust(MNIST5[,-785],method = "single", max.nc = 10,index = "silhouette")
plot(pca.MNIST5$ind$coord,col=single.MNIST5$Best.partition,main = "CAH single sur MNIST5")
table(single.MNIST5$Best.partition,MNIST5$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 345 393 349 357 341 315 343 364 341 346
## 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1NMI(single.MNIST5$Best.partition,MNIST5$class)## [1] 0.0002873568ARI(single.MNIST5$Best.partition,MNIST5$class)## [1] 1.281571e-06single.MNIST5$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 2.0000 0.2015complete.MNIST5=NbClust(MNIST5[,-785],method = "complete",index = "silhouette", max.nc = 10)
plot(pca.MNIST5$ind$coord,col=complete.MNIST5$Best.partition,main = "CAH complete sur MNIST5")
table(complete.MNIST5$Best.partition,MNIST5$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 149 393 344 354 314 308 340 347 340 328
## 2 196 0 5 3 27 7 3 17 1 19NMI(complete.MNIST5$Best.partition,MNIST5$class)## [1] 0.04931566ARI(complete.MNIST5$Best.partition,MNIST5$class)## [1] 0.0139561complete.MNIST5$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 2.0000 0.1198On peut choisir 2 ( la moyenne des résultat) classes pour MNIST5 dataset.
DATASET MFEA
mf=readMat("MFEAT1.mat")
mfeat=lapply(mf, unlist, use.names=FALSE)
mfeat=as.data.frame(mfeat$X)
mfeat## V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V21
## 1 0 3 4 4 6 6 6 6 6 5 3 1 0 0 0 1 6 6 6 6 5
## 2 0 0 0 0 0 0 1 3 4 4 4 4 4 1 0 0 0 0 0 1 4
## 3 0 0 1 4 4 4 4 4 4 3 0 0 0 0 0 0 0 1 5 6 6
## 4 0 0 3 3 2 2 4 5 6 6 6 3 0 0 0 0 3 6 6 6 6
## 5 0 0 0 0 0 0 3 4 6 6 4 3 0 0 0 0 0 0 0 3 5
## 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 6 6 6 6 5 0 0 0 0 0 0
## 7 0 3 4 4 6 6 6 5 4 5 6 4 3 0 0 4 6 6 6 6 6
## 8 0 0 0 3 6 6 6 6 6 6 5 1 0 0 0 0 0 4 6 6 6
## 9 0 0 3 4 6 6 6 6 6 6 6 6 6 3 0 0 1 6 6 6 6
## 10 0 1 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 0 0 0 6 6 6 6 5
## 11 0 0 0 0 0 2 4 6 6 6 6 5 4 3 0 0 0 0 1 5 6
## 12 0 0 1 5 6 5 5 6 5 4 3 1 0 0 0 0 2 6 6 6 6
## 13 3 6 4 4 4 5 6 6 6 6 6 6 6 4 3 5 6 6 6 6 6
## 14 0 0 0 1 5 6 6 6 6 5 3 1 0 0 0 0 1 4 6 6 6
## 15 0 0 0 2 4 5 6 6 4 4 2 0 0 0 0 0 1 5 6 6 6
## 16 0 0 0 0 0 2 4 4 6 6 5 2 0 0 0 0 0 3 5 6 6
## 17 0 0 0 0 2 4 4 3 2 4 2 0 0 0 0 0 0 2 6 6 6
## 18 0 0 0 0 0 3 6 6 6 6 5 4 1 0 0 0 0 3 5 6 6
## 19 0 0 0 2 5 5 4 4 4 1 0 0 0 0 0 0 5 6 6 6 6
## 20 0 0 3 4 4 6 4 4 4 3 2 2 2 0 0 0 2 6 6 6 6
## 21 0 0 0 0 3 4 4 4 4 4 2 2 0 0 0 0 0 0 5 6 6
## 22 0 0 0 0 0 0 0 0 2 5 5 4 4 1 0 0 0 0 1 5 6
## 23 0 0 0 1 4 6 6 6 6 4 6 5 3 0 0 0 0 1 5 6 6
## 24 0 0 0 1 3 4 5 5 4 4 3 1 0 0 0 0 0 3 6 6 6
## 25 0 0 0 1 5 6 6 6 6 5 5 6 6 4 3 0 0 0 4 6 6
## 26 0 0 0 3 4 4 4 5 6 6 6 3 0 0 0 0 0 4 6 6 6
## 27 0 0 3 4 4 6 6 3 0 0 0 0 0 0 0 0 5 6 6 6 6
## 28 1 5 6 5 4 4 4 4 5 5 1 0 0 0 0 3 6 6 6 6 6
## 29 0 0 0 0 3 4 4 4 2 2 2 2 1 0 0 0 0 3 6 6 6
## 30 0 0 2 6 6 6 6 6 6 6 6 6 5 3 0 0 0 4 6 6 6
## 31 0 0 0 2 4 4 4 6 4 4 4 1 0 0 0 0 1 5 6 6 6
## 32 0 0 1 4 4 4 4 4 3 0 0 0 0 0 0 0 2 6 6 6 6
## 33 0 0 0 0 2 2 2 3 4 4 2 2 1 0 0 0 0 3 6 6 6
## 34 0 0 1 4 6 4 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 6 6 6 6
## 35 0 0 0 0 0 0 3 6 6 4 4 1 0 0 0 0 0 0 0 0 5
## 36 0 0 0 1 5 6 6 6 6 6 6 6 3 0 0 0 0 2 6 6 6
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## 39 0 0 0 1 4 4 4 5 6 6 6 5 3 0 0 0 0 0 3 6 6
## 40 0 0 0 0 1 3 4 4 4 4 4 2 1 0 0 0 0 0 0 6 6
## 41 0 0 1 4 4 5 6 6 4 4 1 0 0 0 0 0 0 4 6 6 6
## 42 0 0 0 0 0 0 0 2 3 4 4 1 0 0 0 0 0 3 4 4 4
## 43 0 0 0 0 1 3 4 4 4 3 2 4 1 0 0 0 0 0 3 6 3
## 44 0 3 6 6 6 6 6 6 6 5 4 3 0 0 0 0 6 6 6 6 4
## 45 0 0 1 4 5 6 5 4 1 0 0 0 0 0 0 0 2 5 6 6 6
## 46 1 5 6 6 5 5 5 4 4 5 5 4 1 0 0 3 6 6 6 6 6
## 47 1 5 6 6 5 4 4 4 4 4 4 1 0 0 0 3 6 6 6 6 6
## 48 0 1 3 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 1 0 0 5 6 6 6 6
## 49 0 0 3 3 2 3 4 3 0 0 0 0 0 0 0 0 5 6 6 6 6
## 50 0 0 3 5 6 6 6 6 6 2 0 0 0 0 0 0 2 6 6 6 6
## 51 0 3 4 6 6 5 2 0 0 0 0 0 0 0 0 5 6 6 6 6 6
## 52 0 0 0 0 3 4 6 6 6 6 4 6 4 3 0 0 0 0 5 6 6
## 53 0 0 1 4 4 4 4 4 3 0 0 0 0 0 0 0 0 5 6 6 6
## 54 0 0 3 4 4 5 6 6 6 6 5 2 0 0 0 0 2 6 6 6 6
## 55 0 0 0 3 6 6 6 6 3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 6
## 56 0 0 3 6 6 6 6 6 6 6 3 0 0 0 0 0 4 6 6 6 6
## 57 0 0 0 0 1 3 6 5 4 3 1 0 0 0 0 0 1 4 5 6 6
## 58 0 0 3 5 6 6 6 6 6 6 6 3 0 0 0 0 5 6 6 6 6
## 59 0 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 0 0 0 3 6 6 6 6
## 60 0 1 3 5 6 6 5 3 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 6 6 6
## 61 0 0 0 0 0 2 6 6 6 6 6 6 6 5 1 0 0 0 0 0 4
## 62 1 4 5 6 6 6 6 5 4 3 0 0 0 0 0 6 6 6 6 6 6
## 63 0 0 0 0 1 2 3 3 2 2 2 1 0 0 0 0 0 3 5 6 6
## 64 0 0 0 0 0 2 4 5 5 5 6 4 3 0 0 0 0 0 5 6 6
## 65 0 0 0 0 0 1 5 5 4 6 4 4 6 4 1 0 0 0 0 0 5
## 66 0 3 6 6 6 6 6 6 6 6 6 3 0 0 0 2 6 6 6 6 5
## 67 0 0 3 6 6 5 3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 6 6
## 68 0 0 3 6 6 6 6 6 6 5 4 3 0 0 0 0 3 6 6 6 6
## 69 0 0 0 3 6 5 4 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 6 6 6
## 70 0 3 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 5 0 0 3 6 6 6 6 6
## 71 0 1 5 6 6 6 6 5 4 2 0 0 0 0 0 0 5 6 6 6 5
## 72 0 0 0 0 3 4 6 6 6 4 4 3 0 0 0 0 0 0 5 6 6
## 73 0 0 0 1 2 4 6 4 4 1 0 0 0 0 0 0 0 3 6 6 6
## 74 0 0 3 4 6 5 4 4 4 2 0 0 0 0 0 0 4 6 6 6 6
## 75 0 0 2 6 6 6 4 4 6 6 5 0 0 0 0 0 0 3 6 6 6
## 76 0 0 0 0 2 4 4 4 4 4 2 2 2 1 0 0 0 0 2 6 6
## 77 0 0 0 2 4 4 4 4 4 3 2 0 0 0 0 0 0 5 6 6 6
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## 80 0 0 0 2 4 4 4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 4 6 6 6 6
## 81 0 0 0 1 4 4 4 4 4 4 4 3 1 0 0 0 0 3 6 6 6
## 82 0 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 0 0 0 0 3 6 6 6 6
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## 84 0 1 2 2 4 4 4 4 4 3 1 0 0 0 0 0 5 6 6 6 6
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## 86 0 0 0 0 0 1 3 6 6 6 4 3 0 0 0 0 0 3 4 6 6
## 87 0 0 0 0 0 0 2 2 2 4 6 4 2 0 0 0 0 0 0 1 5
## 88 0 0 0 1 5 6 6 6 5 4 1 0 0 0 0 0 0 3 6 6 6
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## 91 0 5 5 4 6 6 6 4 4 2 0 0 0 0 0 2 6 6 6 6 6
## 92 0 0 3 4 6 6 6 6 3 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 6 6
## 93 0 0 1 3 6 4 4 2 0 0 0 0 0 0 0 2 6 6 6 6 6
## 94 0 0 0 0 1 5 6 6 6 4 6 6 6 3 0 0 0 5 6 6 6
## 95 0 3 4 6 6 4 4 4 4 4 3 1 0 0 0 5 6 6 6 6 6
## 96 0 0 0 2 2 2 2 2 4 4 4 2 2 1 0 0 0 1 6 6 6
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## 109 0 0 1 4 5 6 6 3 0 0 0 0 0 0 0 0 3 6 6 6 6
## 110 0 0 0 1 5 6 5 4 2 0 0 0 0 0 0 0 0 3 6 6 6
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## 113 0 3 6 6 6 6 6 6 4 2 0 0 0 0 0 0 6 6 6 6 6
## 114 0 0 0 3 4 5 5 5 6 6 6 6 3 0 0 0 1 5 6 6 6
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## 130 1 4 4 4 2 3 4 4 4 3 2 2 2 1 0 3 6 6 6 6 6
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## 133 0 0 0 0 1 3 6 6 6 6 4 2 0 0 0 0 0 1 4 6 6
## 134 0 0 1 2 2 4 4 4 4 4 2 0 0 0 0 0 0 5 6 6 6
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## 136 0 3 6 6 6 6 6 4 4 4 4 4 4 3 0 0 6 6 6 6 6
## 137 0 1 2 3 4 4 4 4 4 4 4 3 1 0 0 0 3 6 6 6 6
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## 140 0 0 3 5 5 4 4 6 6 6 3 0 0 0 0 0 5 6 6 6 6
## 141 0 0 0 2 4 4 4 4 4 4 5 6 6 3 0 0 1 5 6 6 6
## 142 0 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 0 0 0 0 6 6 6 6 6
## 143 0 1 4 4 4 4 4 3 0 0 0 0 0 0 0 1 6 6 6 6 6
## 144 0 3 4 4 4 4 6 5 4 3 0 0 0 0 0 0 6 6 6 6 6
## 145 0 0 1 5 6 6 6 6 6 6 2 0 0 0 0 0 0 4 6 6 3
## 146 0 0 0 0 2 5 6 6 6 6 5 4 3 0 0 0 0 5 6 6 6
## 147 3 6 6 6 6 6 6 6 6 5 4 4 3 0 0 6 6 6 6 6 6
## 148 0 0 1 5 6 6 5 4 4 5 6 5 1 0 0 0 0 3 6 6 6
## 149 0 2 6 6 6 6 4 4 4 6 4 1 0 0 0 0 1 6 6 6 6
## 150 0 1 3 4 4 4 4 4 1 0 0 0 0 0 0 2 6 6 6 6 6
## 151 0 0 0 2 5 5 4 6 6 6 5 2 0 0 0 0 2 6 6 6 6
## 152 0 0 0 1 4 5 6 6 6 6 5 2 0 0 0 0 0 1 5 6 6
## 153 0 2 4 4 4 4 4 4 4 4 2 0 0 0 0 0 4 6 6 6 6
## 154 0 0 3 4 4 6 6 4 4 3 1 0 0 0 0 0 4 6 6 6 6
## 155 0 3 4 2 2 4 4 4 6 6 5 4 3 0 0 0 6 6 6 6 6
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## 157 1 2 2 2 2 2 2 2 3 3 2 1 0 0 0 3 6 6 6 6 6
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## V22 V23 V24 V25 V26 V27 V28 V29 V30 V31 V32 V33 V34 V35 V36 V37 V38 V39 V40
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## 75 6 6 6 6 6 4 0 0 0 0 0 5 6 6 6 3 3 6 6
## 76 6 6 6 6 6 6 6 6 2 0 0 0 0 6 6 6 6 6 6
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## V41 V42 V43 V44 V45 V46 V47 V48 V49 V50 V51 V52 V53 V54 V55 V56 V57 V58 V59
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## V218 V219 V220 V221 V222 V223 V224 V225 V226 V227 V228 V229 V230 V231 V232
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## 405 4 4 4 4 3 1 0 0
## 406 4 4 4 4 4 4 4 2
## 407 4 4 4 4 4 4 4 3
## 408 4 4 4 4 4 4 4 1
## 409 4 4 1 0 0 0 0 0
## 410 4 4 4 4 3 0 0 0
## 411 4 4 4 4 4 3 0 0
## 412 4 4 4 4 4 4 4 3
## 413 4 4 4 4 4 4 4 4
## 414 4 4 4 4 4 4 4 3
## 415 4 4 4 4 4 4 4 1
## 416 4 4 4 4 4 4 4 2
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 1584 rows ]class=as.factor(t(as.data.frame(mf$y)))
mfeat=data.frame(mf$X,class)
rm(class)
dim(mfeat)## [1] 2000 241table(mfeat$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200pca.mfeat=PCA(mfeat,ncp=2,quali.sup = 241)
plot(pca.mfeat, habillage=241)
km.mfeat=NbClust(mfeat[,-241], method = "kmeans", distance = "euclidean", index = "silhouette",max.nc = 10)
plot(pca.mfeat$ind$coord,col=km.mfeat$Best.partition)
table(km.mfeat$Best.partition,mfeat$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 3 2 0 3 0 185 5 0 3 8
## 2 0 4 3 0 1 1 0 34 2 176
## 3 0 0 0 181 0 6 1 0 1 0
## 4 193 0 0 1 0 1 4 0 170 1
## 5 1 18 0 2 187 1 2 0 3 0
## 6 0 2 10 6 0 0 0 142 0 3
## 7 1 9 96 6 0 5 0 17 6 12
## 8 0 0 91 0 0 0 0 7 5 0
## 9 2 165 0 1 12 0 1 0 8 0
## 10 0 0 0 0 0 1 187 0 2 0NMI(km.mfeat$Best.partition,mfeat$class)## [1] 0.7477758ARI(km.mfeat$Best.partition,mfeat$class)## [1] 0.6809902km.mfeat$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 10.0000 0.1359ward.mfeat=NbClust(mfeat[,-241],method = "ward.D",index = "silhouette", max.nc = 10)
table(ward.mfeat$Best.partition,mfeat$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 195 1 0 0 0 2 26 0 181 1
## 2 4 175 4 10 25 7 9 1 14 3
## 3 1 23 0 3 175 6 165 0 4 5
## 4 0 1 1 10 0 33 0 45 0 182
## 5 0 0 195 1 0 0 0 154 1 8
## 6 0 0 0 176 0 152 0 0 0 1NMI(ward.mfeat$Best.partition,mfeat$class)## [1] 0.586876ARI(ward.mfeat$Best.partition,mfeat$class)## [1] 0.5159161plot(pca.mfeat$ind$coord,col=ward.mfeat$Best.partition,main = "CAH Ward sur mfeat")
ward.mfeat$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 6.0000 0.1216average.mfeat=NbClust(mfeat[,-241],method = "average", max.nc = 10,index = "silhouette")
plot(pca.mfeat$ind$coord,col=average.mfeat$Best.partition,main = "CAH average sur mfeat")
table(average.mfeat$Best.partition,mfeat$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 189 3 2 177 1 189 6 46 176 185
## 2 9 176 4 9 25 5 9 3 14 2
## 3 2 21 0 3 174 4 185 0 9 4
## 4 0 0 194 10 0 2 0 151 0 9
## 5 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0NMI(average.mfeat$Best.partition,mfeat$class)## [1] 0.3837805ARI(average.mfeat$Best.partition,mfeat$class)## [1] 0.2708391average.mfeat$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 5.0000 0.1118single.mfeat=NbClust(mfeat[,-241],method = "single",index = "silhouette", max.nc = 10)
plot(pca.mfeat$ind$coord,col=single.mfeat$Best.partition,main = "CAH single sur mfeat")
table(single.mfeat$Best.partition,mfeat$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 200 200 200 200 200 200 200 200 199 200
## 2 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0NMI(single.mfeat$Best.partition,mfeat$class)## [1] 0.0005004895ARI(single.mfeat$Best.partition,mfeat$class)## [1] 0single.mfeat$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 2.0000 0.0958complete.mfeat=NbClust(mfeat[,-241],method = "complete",index = "silhouette", max.nc = 10)
plot(pca.mfeat$ind$coord,col=complete.mfeat$Best.partition,main = "CAH complete sur mfeat")
table(complete.mfeat$Best.partition,mfeat$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 187 0 0 12 174 8 185 0 40 0
## 2 11 138 71 178 1 121 3 154 154 197
## 3 2 62 129 10 25 71 12 46 6 3NMI(complete.mfeat$Best.partition,mfeat$class)## [1] 0.2357708ARI(complete.mfeat$Best.partition,mfeat$class)## [1] 0.1577963complete.mfeat$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 3.0000 0.0707On peut choisir 5 ( la moyenne des résultat) classes pour mfeat dataset.
DATASET USPS
us=readMat("USPS.mat")
usps=lapply(us, unlist, use.names=FALSE)
usps=as.data.frame(usps$X)
class=as.factor(t(as.data.frame(us$y)))
usps=data.frame(us$X,class)
rm(class)
dim(usps)## [1] 9298 257table(usps$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1553 1269 929 824 852 716 834 792 708 821pca.usps=PCA(usps,ncp=2,quali.sup = 257)
plot(pca.usps, habillage=257)
km.usps=NbClust(usps[,-257], method = "kmeans", distance = "euclidean", index = "silhouette",max.nc = 10)
plot(pca.usps$ind$coord,col=km.usps$Best.partition)
table(km.usps$Best.partition,usps$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 1483 1 377 506 66 504 527 13 163 29
## 2 70 1268 552 318 786 212 307 779 545 792NMI(km.usps$Best.partition,usps$class)## [1] 0.1411245ARI(km.usps$Best.partition,usps$class)## [1] 0.1165658km.usps$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 2.0000 0.1832ward.usps=NbClust(usps[,-257],method = "ward.D",index = "silhouette", max.nc = 10)
table(ward.usps$Best.partition,usps$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 1 2 1 0 9 4 794 0 0 0
## 2 18 0 11 804 3 670 9 3 97 2
## 3 3 4 153 2 759 8 11 17 27 203
## 4 0 0 5 0 3 0 0 751 1 31
## 5 0 1244 1 0 3 0 4 0 3 0
## 6 638 0 7 5 1 18 8 0 0 0
## 7 889 0 0 1 1 3 5 0 4 1
## 8 0 19 157 11 64 10 0 20 574 583
## 9 4 0 594 1 9 3 3 1 2 1NMI(ward.usps$Best.partition,usps$class)## [1] 0.7308836ARI(ward.usps$Best.partition,usps$class)## [1] 0.6350203plot(pca.usps$ind$coord,col=ward.usps$Best.partition,main = "CAH Ward sur usps")
ward.usps$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 9.0000 0.1411average.usps=NbClust(usps[,-257],method = "average" ,max.nc = 10,index = "silhouette")
plot(pca.usps$ind$coord,col=average.usps$Best.partition,main = "CAH average sur usps")
table(average.usps$Best.partition,usps$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 1552 1269 927 824 852 714 834 790 708 820
## 2 1 0 2 0 0 2 0 2 0 1NMI(average.usps$Best.partition,usps$class)## [1] 0.0003036855ARI(average.usps$Best.partition,usps$class)## [1] 3.917437e-05average.usps$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 2.0000 0.2405single.usps=NbClust(usps[,-257],method = "single",index = "silhouette", max.nc = 10)
plot(pca.usps$ind$coord,col=single.usps$Best.partition,main = "CAH single sur usps")
table(single.usps$Best.partition,usps$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 1553 1269 928 824 852 716 834 792 708 821
## 2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0NMI(single.usps$Best.partition,usps$class)## [1] 0.0001092281ARI(single.usps$Best.partition,usps$class)## [1] 3.697762e-06single.usps$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 2.000 0.156complete.usps=NbClust(usps[,-257],method = "complete",index = "silhouette", max.nc = 10)
plot(pca.usps$ind$coord,col=complete.usps$Best.partition,main = "CAH complete sur usps")
table(complete.usps$Best.partition,usps$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 1419 5 431 511 139 493 375 7 249 35
## 2 134 1264 498 313 713 223 459 785 459 786NMI(complete.usps$Best.partition,usps$class)## [1] 0.1192861ARI(complete.usps$Best.partition,usps$class)## [1] 0.1000722complete.usps$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 2.0000 0.1495we can choose 3 classes for USPS
DATASET OPTIDIGTS.
op=readMat("Optdigits.mat")
optdigits=lapply(op, unlist, use.names=FALSE)
optdigits=as.data.frame(op$X)
class=as.factor(t(as.data.frame(op$y)))
optdigits=data.frame(op$X,class)
rm(class)
dim(optdigits)## [1] 5620 65table(optdigits$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 571 557 572 568 558 558 566 554 562 554pca.optdigits= PCA(optdigits,ncp=2, quali.sup = 65)
plot(pca.optdigits, habillage=65)
km.optdigits=NbClust(optdigits[,-65], method = "kmeans", distance = "euclidean", index = "silhouette",max.nc = 10)
plot(pca.optdigits$ind$coord,col=km.optdigits$Best.partition)
table(km.optdigits$Best.partition,optdigits$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 10 29 509 0 114 0 0 22 406 0
## 2 40 480 5 0 0 0 0 2 0 0
## 3 0 0 0 484 1 1 1 0 1 4
## 4 346 3 3 8 1 6 3 52 1 0
## 5 1 0 5 4 434 0 3 6 7 0
## 6 2 6 17 36 0 0 545 1 38 0
## 7 0 35 30 9 0 1 6 454 5 0
## 8 0 1 0 0 0 1 0 0 0 549
## 9 168 2 3 23 5 0 8 12 104 0
## 10 4 1 0 4 3 549 0 5 0 1NMI(km.optdigits$Best.partition,optdigits$class)## [1] 0.748943ARI(km.optdigits$Best.partition,optdigits$class)## [1] 0.6718752km.optdigits$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 10.0000 0.1881ward.optdigits=NbClust(optdigits[,-65],method = "ward.D",index = "silhouette", max.nc = 10)
table(ward.optdigits$Best.partition,optdigits$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 553
## 2 0 0 2 21 1 0 563 2 51 0
## 3 194 0 1 18 1 1 1 2 98 0
## 4 0 0 0 3 0 554 0 2 0 1
## 5 66 557 30 0 1 0 0 54 0 0
## 6 0 0 3 0 516 0 0 0 1 0
## 7 3 0 536 0 38 0 1 1 408 0
## 8 308 0 0 0 1 3 0 493 2 0
## 9 0 0 0 526 0 0 1 0 2 0NMI(ward.optdigits$Best.partition,optdigits$class)## [1] 0.7967357ARI(ward.optdigits$Best.partition,optdigits$class)## [1] 0.7263758plot(pca.optdigits$ind$coord,col=ward.optdigits$Best.partition,main = "CAH Ward sur optdigits")
ward.optdigits$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 9.0000 0.1754average.optdigits=NbClust(optdigits[,-65],method = "average", max.nc = 10,index = "silhouette")
plot(pca.optdigits$ind$coord,col=average.optdigits$Best.partition,main = "CAH average sur optdigits")
table(average.optdigits$Best.partition,optdigits$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 570 557 572 568 558 558 566 554 562 554
## 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0NMI(average.optdigits$Best.partition,optdigits$class)## [1] 0.0001767741ARI(average.optdigits$Best.partition,optdigits$class)## [1] -1.256398e-06average.optdigits$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 2.0000 0.1405single.optdigits=NbClust(optdigits[,-65],method = "single",index = "silhouette", max.nc = 10)
plot(pca.optdigits$ind$coord,col=single.optdigits$Best.partition,main = "CAH single sur optdigits")
table(single.optdigits$Best.partition,optdigits$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 571 557 572 568 558 558 566 553 562 554
## 2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0NMI(single.optdigits$Best.partition,optdigits$class)## [1] 0.0001791119ARI(single.optdigits$Best.partition,optdigits$class)## [1] 1.136574e-06single.optdigits$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 2.0000 -0.0084complete.optdigits=NbClust(optdigits[,-65],method = "complete",index = "silhouette", max.nc = 10)
plot(pca.optdigits$ind$coord,col=complete.optdigits$Best.partition,main = "CAH complete sur optdigits")
table(complete.optdigits$Best.partition,optdigits$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 2 30 441 0 110 0 0 9 410 549
## 2 1 6 15 3 0 0 411 14 49 0
## 3 131 8 1 138 3 0 3 0 94 0
## 4 36 52 0 3 0 384 0 2 0 1
## 5 1 419 45 0 0 0 0 27 0 0
## 6 0 13 64 184 243 0 2 238 1 0
## 7 139 26 0 15 0 0 150 231 6 0
## 8 261 3 6 1 1 174 0 33 0 0
## 9 0 0 0 224 0 0 0 0 0 4
## 10 0 0 0 0 201 0 0 0 2 0NMI(complete.optdigits$Best.partition,optdigits$class)## [1] 0.5483787ARI(complete.optdigits$Best.partition,optdigits$class)## [1] 0.3607227complete.optdigits$Best.nc## Number_clusters Value_Index
## 10.0000 0.0986On peut choisir 6 ( la moyenne des résultat) classes pour OPTDIGITS dataset.
Question 5 Clustering avec HCPC:
JAFFE
hcpcward.jeffe=HCPC(pca.JAFFE,nb.clust=-1,method = "ward")
hcpccomp.jeffe=HCPC(pca.JAFFE,nb.clust=-1,method = "complete")
hcpcsingle.jeffe=HCPC(pca.JAFFE,nb.clust=-1,method = "single")
hcpcav.jeffe=HCPC(pca.JAFFE,nb.clust=-1,method = "average")
MNIST
hcpcward.MNIST5=HCPC(pca.MNIST5,nb.clust=-1,method = "ward")
hcpccomp.MNIST5=HCPC(pca.MNIST5,nb.clust=-1,method = "complete")
hcpcsingle.MNIST5=HCPC(pca.MNIST5,nb.clust=-1,method = "single")
hcpcav.MNIST5=HCPC(pca.MNIST5,nb.clust=-1,method = "average")
MFEAT
hcpcward.mfeat=HCPC(pca.mfeat,nb.clust=-1,method = "ward")
hcpccomp.mfeat=HCPC(pca.mfeat,nb.clust=-1,method = "complete")
hcpcsingle.mfeat=HCPC(pca.mfeat,nb.clust=-1,method = "single")
hcpcav.mfeat=HCPC(pca.mfeat,nb.clust=-1,method = "average")
USPS
hcpcward.usps=HCPC(pca.usps,nb.clust=-1,method = "ward")
hcpccomp.usps=HCPC(pca.usps,nb.clust=-1,method = "complete")
hcpcsingle.usps=HCPC(pca.usps,nb.clust=-1,method = "single")
hcpcav.usps=HCPC(pca.usps,nb.clust=-1,method = "average")
OPTDIGITS
hcpcward.optdigits=HCPC(pca.optdigits,nb.clust=-1,method = "ward")
hcpccomp.optdigits=HCPC(pca.optdigits,nb.clust=-1,method = "complete")
hcpcsingle.optdigits=HCPC(pca.optdigits,nb.clust=-1,method = "single")
hcpcav.optdigits=HCPC(pca.optdigits,nb.clust=-1,method = "average")
Question 6 , comparing HCPC results with NbClust
JAFFE
#Comparaison avec le nombre de classes conseillée par Nbclust pour JAFFE : 8
ward.JAFFE.r2=NbClust(JAFFE[,-677],method = "ward.D",index = "silhouette", max.nc = 8, min.nc = 8)$Best.partition
table(ward.JAFFE.r2,hcpcward.jeffe$data.clust$clust)##
## ward.JAFFE.r2 1 2 3 4
## 1 54 0 1 0
## 2 0 0 31 0
## 3 0 22 0 0
## 4 0 0 0 22
## 5 0 0 19 0
## 6 0 27 0 0
## 7 0 21 0 0
## 8 0 0 0 16NMI(ward.JAFFE.r2,hcpcward.jeffe$data.clust$clust)## [1] 0.6701806plot(pca.JAFFE$ind$coord,col=ward.JAFFE.r2)
complete.JAFFE.r2=NbClust(JAFFE[,-677],method = "complete",index = "silhouette", max.nc = 8, min.nc = 8)$Best.partition
table(complete.JAFFE.r2,hcpccomp.jeffe$data.clust$clust)##
## complete.JAFFE.r2 1 2 3 4
## 1 48 0 1 0
## 2 0 0 26 9
## 3 6 43 3 0
## 4 0 0 0 13
## 5 0 0 19 0
## 6 0 0 2 0
## 7 0 27 0 0
## 8 0 0 0 16NMI(complete.JAFFE.r2,hcpccomp.jeffe$data.clust$clust)## [1] 0.5936729plot(pca.JAFFE$ind$coord,col=complete.JAFFE.r2)
single.JAFFE.r2=NbClust(JAFFE[,-677],method = "single",index = "silhouette", max.nc = 8, min.nc = 8)$Best.partition
table(single.JAFFE.r2,hcpcsingle.jeffe$data.clust$clust)##
## single.JAFFE.r2 1 2 3
## 1 95 50 0
## 2 0 0 19
## 3 0 0 3
## 4 1 0 0
## 5 0 2 0
## 6 27 0 0
## 7 0 0 3
## 8 0 0 13NMI(single.JAFFE.r2,hcpcsingle.jeffe$data.clust$clust)## [1] 0.482567average.JAFFE.r2=NbClust(JAFFE[,-677],method = "average",index = "silhouette", max.nc = 8, min.nc =8 )$Best.partition
table(average.JAFFE.r2,hcpcav.jeffe$data.clust$clust)##
## average.JAFFE.r2 1 2 3
## 1 96 2 0
## 2 0 29 0
## 3 0 0 22
## 4 0 19 0
## 5 0 2 0
## 6 27 0 0
## 7 0 0 3
## 8 0 0 13NMI(average.JAFFE.r2,hcpcav.jeffe$data.clust$clust)## [1] 0.5714874MNIST5
#Comparaison avec le nombre de classes conseillée par Nbclust pour MNIST5 : 3
ward.MNIST5.r2=NbClust(MNIST5[,-785],method = "ward.D",index = "silhouette", max.nc = 3, min.nc = 3)$Best.partition
table(ward.MNIST5.r2,hcpcward.MNIST5$data.clust$clust)##
## ward.MNIST5.r2 1 2 3
## 1 851 512 577
## 2 791 343 29
## 3 392 0 0NMI(ward.MNIST5.r2,hcpcward.MNIST5$data.clust$clust)## [1] 0.1345522ARI(ward.MNIST5.r2,hcpcward.MNIST5$data.clust$clust)## [1] -0.01426815plot(pca.MNIST5$ind$coord,col=ward.MNIST5.r2)
complete.MNIST5.r2=NbClust(MNIST5[,-785],method = "complete",index = "silhouette", max.nc = 3, min.nc = 3)$Best.partition
table(complete.MNIST5.r2,hcpccomp.MNIST5$data.clust$clust)##
## complete.MNIST5.r2 1 2 3
## 1 2022 789 406
## 2 3 68 91
## 3 3 1 112NMI(complete.MNIST5.r2,hcpccomp.MNIST5$data.clust$clust)## [1] 0.1012833ARI(complete.MNIST5.r2,hcpccomp.MNIST5$data.clust$clust)## [1] 0.1371889plot(pca.MNIST5$ind$coord,col=complete.MNIST5.r2)
single.MNIST5.r2=NbClust(MNIST5[,-785],method = "single",index = "silhouette", max.nc = 3, min.nc = 3)$Best.partition
table(single.MNIST5.r2,hcpcsingle.MNIST5$data.clust$clust)##
## single.MNIST5.r2 1 2 3
## 1 2032 856 605
## 2 0 1 0
## 3 0 0 1NMI(single.MNIST5.r2,hcpcsingle.MNIST5$data.clust$clust)## [1] 0.0009377269ARI(single.MNIST5.r2,hcpcsingle.MNIST5$data.clust$clust)## [1] 0.0008764009average.MNIST5.r2=NbClust(MNIST5[,-785],method = "average",index = "silhouette", max.nc = 3, min.nc = 3)$Best.partition
table(average.MNIST5.r2,hcpcav.MNIST5$data.clust$clust)##
## average.MNIST5.r2 1 2 3
## 1 2034 854 602
## 2 0 1 2
## 3 0 0 2NMI(average.MNIST5.r2,hcpcav.MNIST5$data.clust$clust)## [1] 0.001935859ARI(average.MNIST5.r2,hcpcav.MNIST5$data.clust$clust)## [1] 0.002416117MFEA
ward.mfeat.r2=NbClust(mfeat[,-241],method = "ward.D",index = "silhouette", max.nc = 5, min.nc = 5)$Best.partition
table(ward.mfeat.r2,hcpcward.mfeat$data.clust$clust)##
## ward.mfeat.r2 1 2 3
## 1 5 390 11
## 2 162 16 74
## 3 0 20 362
## 4 286 301 14
## 5 351 2 6NMI(ward.mfeat.r2,hcpcward.mfeat$data.clust$clust)## [1] 0.4041796ARI(ward.mfeat.r2,hcpcward.mfeat$data.clust$clust)## [1] 0.3732221plot(pca.mfeat$ind$coord,col=ward.mfeat.r2)
complete.mfeat.r2=NbClust(mfeat[,-241],method = "complete",index = "silhouette", max.nc = 5, min.nc = 5)$Best.partition
table(complete.mfeat.r2,hcpccomp.mfeat$data.clust$clust)##
## complete.mfeat.r2 1 2 3
## 1 0 269 337
## 2 374 61 2
## 3 171 363 57
## 4 103 35 34
## 5 156 1 37NMI(complete.mfeat.r2,hcpccomp.mfeat$data.clust$clust)## [1] 0.2533486ARI(complete.mfeat.r2,hcpccomp.mfeat$data.clust$clust)## [1] 0.2266592plot(pca.mfeat$ind$coord,col=complete.mfeat.r2)
single.mfeat.r2=NbClust(mfeat[,-241],method = "single",index = "silhouette", max.nc = 5, min.nc = 5)$Best.partition
table(single.mfeat.r2,hcpcsingle.mfeat$data.clust$clust)##
## single.mfeat.r2 1 2 3
## 1 803 727 466
## 2 0 1 0
## 3 0 1 0
## 4 1 0 0
## 5 0 0 1NMI(single.mfeat.r2,hcpcsingle.mfeat$data.clust$clust)## [1] 0.002041611ARI(single.mfeat.r2,hcpcsingle.mfeat$data.clust$clust)## [1] 9.510561e-05average.mfeat.r2=NbClust(mfeat[,-241],method = "average",index = "silhouette", max.nc = 5, min.nc = 5)$Best.partition
table(average.mfeat.r2,hcpcav.mfeat$data.clust$clust)##
## average.mfeat.r2 1 2 3
## 1 283 670 21
## 2 160 21 75
## 3 2 35 365
## 4 359 2 5
## 5 0 1 1NMI(average.mfeat.r2,hcpcav.mfeat$data.clust$clust)## [1] 0.4288855ARI(average.mfeat.r2,hcpcav.mfeat$data.clust$clust)## [1] 0.409538USPS
ward.usps.r2=NbClust(usps[,-257],method = "ward.D",index = "silhouette", max.nc = 3, min.nc = 3)$Best.partition
table(ward.usps.r2,hcpcward.usps$data.clust$clust)##
## ward.usps.r2 1 2 3 4
## 1 540 311 2568 1208
## 2 1660 1411 327 18
## 3 1254 0 1 0NMI(ward.usps.r2,hcpcward.usps$data.clust$clust)## [1] 0.3066607ARI(ward.usps.r2,hcpcward.usps$data.clust$clust)## [1] 0.2492224plot(pca.usps$ind$coord,col=ward.usps.r2)
complete.usps.r2=NbClust(usps[,-257],method = "complete",index = "silhouette", max.nc = 3, min.nc = 3)$Best.partition
table(complete.usps.r2,hcpccomp.usps$data.clust$clust)##
## complete.usps.r2 1 2 3
## 1 896 285 1984
## 2 3724 1549 361
## 3 15 155 329NMI(complete.usps.r2,hcpccomp.usps$data.clust$clust)## [1] 0.2055156ARI(complete.usps.r2,hcpccomp.usps$data.clust$clust)## [1] 0.2568516plot(pca.usps$ind$coord,col=complete.usps.r2)
single.usps.r2=NbClust(usps[,-257],method = "single",index = "silhouette", max.nc = 3, min.nc = 3)$Best.partition
table(single.usps.r2,hcpcsingle.usps$data.clust$clust)##
## single.usps.r2 1 2 3
## 1 4635 1988 2673
## 2 0 0 1
## 3 0 1 0NMI(single.usps.r2,hcpcsingle.usps$data.clust$clust)## [1] 0.0002896814ARI(single.usps.r2,hcpcsingle.usps$data.clust$clust)## [1] 0.0001742972average.usps.r2=NbClust(usps[,-257],method = "average",index = "silhouette", max.nc = 3, min.nc = 3)$Best.partition
table(average.usps.r2,hcpcav.usps$data.clust$clust)##
## average.usps.r2 1 2 3
## 1 4675 1997 2618
## 2 0 3 2
## 3 0 1 2NMI(average.usps.r2,hcpcav.usps$data.clust$clust)## [1] 0.0006179732ARI(average.usps.r2,hcpcav.usps$data.clust$clust)## [1] 0.0007208539OPTDIGITS
ward.optdigits.r2=NbClust(optdigits[,-65],method = "ward.D",index = "silhouette", max.nc = 6, min.nc = 6)$Best.partition
table(ward.optdigits.r2,hcpcward.optdigits$data.clust$clust)##
## ward.optdigits.r2 1 2 3
## 1 5 544 4
## 2 569 1 70
## 3 366 475 4
## 4 0 557 3
## 5 139 130 1246
## 6 163 54 1290NMI(ward.optdigits.r2,hcpcward.optdigits$data.clust$clust)## [1] 0.3545531ARI(ward.optdigits.r2,hcpcward.optdigits$data.clust$clust)## [1] 0.345069plot(pca.optdigits$ind$coord,col=ward.optdigits.r2)
complete.optdigits.r2=NbClust(optdigits[,-65],method = "complete",index = "silhouette", max.nc = 6, min.nc = 6)$Best.partition
table(complete.optdigits.r2,hcpccomp.optdigits$data.clust$clust)##
## complete.optdigits.r2 1 2 3
## 1 68 563 920
## 2 636 173 435
## 3 278 98 2
## 4 0 396 574
## 5 176 50 544
## 6 84 481 142NMI(complete.optdigits.r2,hcpccomp.optdigits$data.clust$clust)## [1] 0.1426189ARI(complete.optdigits.r2,hcpccomp.optdigits$data.clust$clust)## [1] 0.1093958plot(pca.optdigits$ind$coord,col=complete.optdigits.r2)
single.optdigits.r2=NbClust(optdigits[,-65],method = "single",index = "silhouette", max.nc = 6, min.nc = 6)$Best.partition
table(single.optdigits.r2,hcpcsingle.optdigits$data.clust$clust)##
## single.optdigits.r2 1 2 3
## 1 1240 1759 2615
## 2 2 0 0
## 3 0 1 0
## 4 0 0 1
## 5 0 1 0
## 6 0 0 1NMI(single.optdigits.r2,hcpcsingle.optdigits$data.clust$clust)## [1] 0.001160571ARI(single.optdigits.r2,hcpcsingle.optdigits$data.clust$clust)## [1] 0.0002047695average.optdigits.r2=NbClust(optdigits[,-65],method = "average",index = "silhouette", max.nc = 6, min.nc = 6)$Best.partition
table(average.optdigits.r2,hcpcav.optdigits$data.clust$clust)##
## average.optdigits.r2 1 2 3
## 1 5 1101 5
## 2 503 1 68
## 3 369 51 4
## 4 290 175 2540
## 5 74 433 0
## 6 1 0 0NMI(average.optdigits.r2,hcpcav.optdigits$data.clust$clust)## [1] 0.4987547ARI(average.optdigits.r2,hcpcav.optdigits$data.clust$clust)## [1] 0.6007843En comparant les clustering de HCPC et NbClust on réalise qu’ils ne sont pas suffisants pour ces taches. On essay les modèles mixtes.
question 7 et question 10 ( comparaison des algo mixmod et Mclust avec les vrai classe):
JAFFE
pc=prcomp(JAFFE[,-677])
plot(as.data.frame(pc$x[,1:2]), col=JAFFE$class)
strategie=mixmodStrategy(algo="EM",initMethod="smallEM",nbTry=10,epsilonInInit=0.00001,seed=42)## [1] "WARNING: Strategy@seed attribute is obsolete! Consider using mixmodCluster function's 'seed' parameter instead"mix.JAFFE=mixmodCluster(data=as.data.frame(pc$x[,1:10]),nbCluster=10, strategy=strategie,dataType="quantitative",models=mixmodGaussianModel(listModels=c("Gaussian_p_Lk_C")))
mix.JAFFE@bestResult@partition## [1] 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 7 7
## [26] 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 2 2 2 2 2
## [51] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 8 8 8 4 10 4 4 4 4 4 4
## [76] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
## [101] 9 9 9 9 9 9 9 9 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
## [126] 6 6 6 6 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 3
## [151] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 5 5
## [176] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1 3 3
## [201] 3 1 1 1 3 3 3 1 1 1 1 1 1# comparaison des résultats de mixmod et les vrais classes
table(mix.JAFFE@bestResult@partition,JAFFE$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16
## 2 0 0 19 0 0 0 0 0 0 0
## 3 0 0 0 0 0 0 0 21 0 6
## 4 0 0 0 19 0 0 0 0 0 0
## 5 0 0 0 0 0 0 0 0 21 0
## 6 0 0 0 0 0 21 0 0 0 0
## 7 0 22 0 0 0 0 0 0 0 0
## 8 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0
## 9 0 0 0 0 21 0 0 0 0 0
## 10 23 0 0 1 0 0 20 0 0 0NMI(mix.JAFFE@bestResult@partition,JAFFE$class)## [1] 0.9005113plot(as.data.frame(pc$x[,1:2]), col=mix.JAFFE@bestResult@partition)
# comparaison des résultats de Mclust et les vrais classes
mc.JAFFE=Mclust(data= JAFFE[,-677],G=10)
table( mc.JAFFE$classification,JAFFE$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 23 0 0 1 0 0 0 0 0 0
## 2 0 22 0 0 0 0 0 0 0 0
## 3 0 0 22 0 0 0 0 0 0 0
## 4 0 0 0 19 0 0 0 0 0 0
## 5 0 0 0 0 21 1 0 0 0 0
## 6 0 0 0 0 0 20 0 0 0 0
## 7 0 0 0 0 0 0 20 0 0 0
## 8 0 0 0 0 0 0 0 21 0 6
## 9 0 0 0 0 0 0 0 0 21 0
## 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16NMI(mc.JAFFE$classification,JAFFE$class)## [1] 0.954051110 Classes for JAFFE
MNIST
pc.M=prcomp(MNIST5[,-785])
plot(as.data.frame(pc.M$x[,1:2]), col=MNIST5$class)
strategie=mixmodStrategy(algo="EM",initMethod="smallEM",nbTry=10,epsilonInInit=0.00001,seed=42)## [1] "WARNING: Strategy@seed attribute is obsolete! Consider using mixmodCluster function's 'seed' parameter instead"mix.MNIST5=mixmodCluster(data=as.data.frame(pc.M$x[,1:2]),nbCluster=10,strategy=strategie,dataType="quantitative",models=mixmodGaussianModel())
mix.MNIST5=mixmodCluster(data=as.data.frame(pc.M$x[,1:10]),nbCluster=10, strategy=strategie,dataType="quantitative",models=mixmodGaussianModel(listModels=c("Gaussian_p_Lk_Dk_A_Dk")))
mix.MNIST5@bestResult@partition## [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 3 1 1 7 7 1 1 1 1 1
## [25] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1
## [49] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [73] 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 7 1 1 1 7 1 1 1 1
## [97] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [121] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 7 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [145] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 4
## [169] 1 1 4 2 1 1 1 1 1 7 1 1 1 7 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [193] 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1
## [217] 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [241] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 7 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [265] 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [289] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [313] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [337] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 8 10 10 3 10 10 10 10 10 10 8 8 10 8
## [361] 10 10 10 10 10 10 8 10 10 10 8 8 10 10 10 10 10 8 8 8 8 8 8 8
## [385] 8 4 10 8 10 10 8 8 8 8 8 10 10 10 8 8 10 8 10 8 8 4 6 10
## [409] 8 8 10 8 8 10 8 10 10 10 10 8 10 8 10 10 10 8 8 10 10 10 8 8
## [433] 10 8 8 10 10 10 10 8 10 2 8 10 8 10 10 10 8 8 8 3 8 10 8 10
## [457] 10 8 8 5 10 8 10 8 10 10 8 10 10 8 8 8 8 10 8 10 10 8 10 8
## [481] 8 10 8 8 10 10 10 10 10 10 8 10 10 8 8 8 7 10 8 8 8 8 10 10
## [505] 8 8 10 10 10 8 10 10 8 8 10 8 10 10 10 10 8 10 8 8 8 10 10 10
## [529] 10 10 8 8 8 5 8 10 8 10 10 10 8 8 3 10 8 10 10 10 10 10 8 8
## [553] 8 8 8 10 8 10 10 8 5 10 10 10 10 10 10 8 10 8 6 8 10 10 10 8
## [577] 8 8 10 10 10 10 8 10 8 10 8 10 10 8 10 10 10 10 8 10 10 8 8 8
## [601] 10 10 10 10 8 8 10 10 10 10 10 2 10 10 10 7 10 8 10 8 8 8 10 10
## [625] 10 8 8 10 8 10 10 8 10 8 10 10 8 10 8 10 6 10 8 8 8 10 8 8
## [649] 8 10 10 10 8 8 10 10 8 8 8 10 10 10 8 10 8 8 8 10 8 3 8 10
## [673] 8 8 8 10 8 10 8 8 10 8 10 3 10 10 8 10 8 10 8 10 10 8 8 8
## [697] 10 8 8 8 10 8 8 10 8 8 8 8 8 8 10 10 10 8 10 8 10 8 10 8
## [721] 5 8 10 10 10 10 8 8 8 5 10 10 10 10 8 10 8 8 5 5 5 5 5 5
## [745] 5 5 5 1 5 5 5 7 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
## [769] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
## [793] 5 5 5 1 5 5 5 2 2 2 5 5 5 5 5 5 1 5 5 5 5 5 5 5
## [817] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 9 1 5 5 5 5 1 5 5 5 5 1 1 5
## [841] 5 5 6 1 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 2 5 7 5 5 5 5
## [865] 5 3 5 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 6 5 5 5 5 5 5 5 5 5
## [889] 5 5 1 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
## [913] 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1 5 5 6 5 5 5 5 5 5 5 5 4
## [937] 5 5 5 5 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 7 5 5 5
## [961] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 1 5 4 5 5
## [985] 5 5 5 3 2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 6 2
## [1009] 5 5 5 5 5 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 2 5 5 5 5 5 5 4
## [1033] 5 5 5 5 5 5 5 5 1 5 5 5 5 5 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5
## [1057] 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 1 5 5 5 5 5 5 1 5 5 5 5 5
## [1081] 5 5 5 5 5 5 5 7 3 3 7 7 7 7 3 7 3 3 7 7 7 3 7 7
## [1105] 7 7 3 7 7 7 3 7 3 7 7 7 7 7 3 7 7 7 7 7 2 7 7 7
## [1129] 7 2 7 7 7 1 7 7 7 1 7 7 3 7 7 7 7 7 7 5 7 7 5 7
## [1153] 7 3 7 7 7 7 7 3 3 7 7 7 7 7 7 7 7 7 3 7 7 3 6 3
## [1177] 7 7 7 7 7 7 7 7 7 3 7 3 7 3 7 7 7 7 7 3 7 5 3 9
## [1201] 7 3 7 7 7 1 7 7 7 7 3 3 7 7 7 7 7 3 7 7 7 7 7 7
## [1225] 1 7 7 3 3 7 7 7 7 7 7 6 10 7 7 1 7 7 7 7 1 1 7 7
## [1249] 7 3 1 3 7 7 7 7 7 7 7 3 3 7 7 3 7 7 7 7 3 7 3 7
## [1273] 3 7 7 7 7 1 7 7 3 3 7 7 7 7 7 7 3 7 3 7 7 7 7 7
## [1297] 7 7 7 5 7 3 7 7 7 1 5 7 7 7 7 7 7 7 3 7 7 7 7 7
## [1321] 7 7 7 3 3 7 7 7 7 9 3 7 1 7 7 7 6 7 7 7 5 7 7 3
## [1345] 3 7 1 7 7 1 7 3 7 7 7 1 7 7 7 3 3 1 7 3 7 7 7 1
## [1369] 7 5 7 7 1 5 7 7 7 2 7 7 9 7 7 7 7 7 7 7 7 7 3 7
## [1393] 7 6 7 7 7 7 7 2 7 7 7 7 7 7 7 1 6 7 7 7 7 6 6 7
## [1417] 7 3 7 7 7 7 7 7 6 7 7 3 7 7 7 7 3 7 7 7 7 7 7 7
## [1441] 7 7 1 7 2 9 6 6 2 6 6 6 6 2 6 2 9 6 6 6 6 6 9 6
## [1465] 6 6 6 6 2 2 6 6 2 2 6 2 9 2 2 2 2 4 2 6 9 6 2 6
## [1489] 2 2 6 2 6 6 6 2 6 9 9 6 6 6 2 2 2 9 6 6 2 2 2 2
## [1513] 6 2 9 9 6 6 2 6 6 2 9 9 6 6 2 6 2 2 5 9 2 9 6 2
## [1537] 6 8 2 6 6 2 2 2 2 2 6 6 9 6 2 6 2 6 6 6 6 9 6 6
## [1561] 2 9 9 9 6 6 6 2 6 2 6 6 2 6 6 6 6 6 6 6 6 2 2 2
## [1585] 6 6 2 6 6 9 6 2 2 6 2 6 6 6 6 2 9 1 9 4 6 6 6 9
## [1609] 6 6 2 6 9 2 2 6 6 6 6 2 6 2 2 6 2 2 6 2 2 2 6 2
## [1633] 9 2 6 9 6 6 2 6 6 2 9 2 2 6 6 6 6 2 2 6 2 6 2 9
## [1657] 6 2 2 9 6 6 6 6 6 9 2 6 2 6 6 2 2 6 6 6 9 2 2 6
## [1681] 6 9 6 6 9 6 2 6 6 2 2 9 2 6 6 6 6 2 2 6 6 6 6 4
## [1705] 6 9 6 2 2 6 6 2 6 6 9 6 6 2 6 6 6 4 6 6 6 2 4 2
## [1729] 2 6 6 6 6 6 6 6 2 6 6 2 2 2 2 2 2 2 6 6 6 2 2 6
## [1753] 2 6 9 2 2 9 9 6 6 6 4 2 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 2 2
## [1777] 2 6 6 2 6 2 2 2 2 1 3 9 3 7 3 2 7 7 3 7 9 3 3 3
## [1801] 7 7 3 7 3 1 3 7 3 2 5 7 7 7 7 4 1 2 1 3 3 3 3 3
## [1825] 3 7 3 3 3 1 2 3 1 3 7 7 3 2 3 1 2 3 7 4 3 3 3 2
## [1849] 2 3 3 2 1 7 3 7 2 7 7 2 3 7 8 3 3 3 3 2 3 1 3 7
## [1873] 2 7 1 1 1 3 3 3 7 3 3 1 3 1 3 1 2 4 8 7 1 1 7 7
## [1897] 3 1 2 6 7 1 7 1 3 7 3 1 3 2 2 2 7 7 3 3 3 2 3 7
## [1921] 3 3 7 7 7 7 7 7 3 7 3 1 9 3 1 3 1 1 7 3 7 3 7 3
## [1945] 3 3 1 3 7 3 3 3 7 3 3 3 7 3 3 1 3 2 3 1 1 7 3 7
## [1969] 4 3 7 7 3 3 2 3 1 7 2 8 7 1 2 8 3 2 7 3 3 3 3 3
## [1993] 7 1 7 1 2 7 2 3 3 7 3 2 3 3 1 7 2 3 7 2 3 3 3 8
## [2017] 2 7 3 1 2 1 3 1 3 3 3 8 1 1 3 3 1 3 3 3 1 3 3 3
## [2041] 7 7 3 3 2 2 3 1 7 9 7 7 3 4 3 7 3 1 3 1 7 1 1 3
## [2065] 1 7 3 3 3 7 3 7 7 2 1 1 3 7 3 7 3 1 3 3 7 3 3 7
## [2089] 2 3 7 1 3 1 1 1 3 1 1 1 4 7 4 4 4 4 4 4 4 4 6 4
## [2113] 4 4 4 4 4 4 4 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## [2137] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## [2161] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## [2185] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 4 4 1 4 1 4
## [2209] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## [2233] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## [2257] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## [2281] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## [2305] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## [2329] 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## [2353] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4
## [2377] 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## [2401] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## [2425] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 7 4 4 4 4 4 4 4 4 4 9 9 6 9 5
## [2449] 3 5 9 6 9 9 9 9 9 9 9 9 9 2 9 9 2 9 9 9 2 9 2 2
## [2473] 2 9 9 2 9 5 9 9 9 2 9 9 9 9 9 9 9 2 9 9 6 9 9 7
## [2497] 9 9 2 6 9 2 9 2 9 9 9 9 5 2 9 2 9 9 9 6 9 5 2 2
## [2521] 9 9 9 9 9 2 9 2 9 9 9 9 9 2 9 2 2 9 9 9 2 2 9 9
## [2545] 9 9 9 9 9 9 9 9 5 5 9 9 9 2 5 9 9 9 5 9 9 2 9 9
## [2569] 5 2 5 9 9 9 2 9 6 9 9 9 9 9 9 9 2 9 9 2 9 2 9 9
## [2593] 2 5 2 6 8 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 2 2 9 9 9 9 9 9 9
## [2617] 9 9 2 9 9 2 9 9 2 2 5 5 2 2 9 2 9 9 2 2 9 2 9 9
## [2641] 5 9 9 9 9 9 2 9 2 9 9 9 2 9 9 9 5 9 9 9 6 2 2 9
## [2665] 9 9 9 2 2 2 9 9 2 2 2 9 2 9 9 9 2 9 9 9 9 9 9 2
## [2689] 2 2 9 5 9 2 9 9 6 2 9 2 9 9 2 9 6 2 2 2 9 2 2 2
## [2713] 9 9 2 2 2 9 9 9 9 9 8 2 2 2 9 2 9 9 2 9 9 2 2 9
## [2737] 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 2 9 9 9 9 9 5 9 9 9 9 2 2
## [2761] 2 9 2 2 9 9 9 9 9 9 3 3 9 9 2 9 2 2 9 9 2 9 9 2
## [2785] 9 2 9 5 9 2 9 2 9 9 9 9 2 2 9 9 9 9 9 9 2 9 9 3
## [2809] 3 7 3 7 7 2 7 3 7 3 3 7 3 3 3 3 3 7 7 3 7 7 7 7
## [2833] 3 3 3 3 5 3 3 7 3 3 3 3 9 3 7 3 7 7 3 3 3 3 3 3
## [2857] 3 3 3 3 3 3 8 7 7 3 3 3 3 3 3 3 1 7 3 3 3 3 9 3
## [2881] 3 3 4 3 2 3 3 7 7 1 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 7 3 3
## [2905] 3 3 3 3 3 6 3 3 3 3 3 3 3 3 3 6 3 3 3 3 7 3 3 3
## [2929] 4 3 3 3 3 3 3 7 3 3 7 3 3 3 3 9 7 3 3 3 7 3 7 3
## [2953] 3 3 7 3 3 4 7 3 3 7 7 3 9 3 3 3 3 7 3 3 7 7 7 3
## [2977] 8 3 7 3 3 3 3 3 3 7 8 3 3 3 3 3 3 3 3 3 7 7 7 7
## [3001] 3 3 3 5 7 3 7 3 3 3 1 7 7 3 7 3 3 3 3 3 7 7 3 7
## [3025] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 9 7 3 2 3 3
## [3049] 3 3 3 3 3 2 7 3 8 3 3 3 3 3 3 3 7 7 2 7 7 7 7 5
## [3073] 8 5 3 3 3 3 7 7 9 3 3 7 2 7 7 7 7 3 3 3 3 3 3 7
## [3097] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 6 3 3 3 3 7 3 3 3 3 3
## [3121] 7 7 5 3 5 3 3 3 3 3 3 7 3 3 3 7 3 3 7 3 7 7 3 3
## [3145] 3 1 3 3 6 6 9 6 6 9 9 6 6 10 6 6 6 6 2 2 9 6 6 6
## [3169] 6 9 2 6 6 6 6 6 9 9 2 6 6 6 6 6 6 9 6 6 9 9 2 2
## [3193] 6 9 6 2 2 3 9 3 2 2 2 6 6 2 6 1 7 9 6 2 9 9 2 7
## [3217] 9 2 9 6 3 6 9 6 9 9 2 6 2 6 2 9 6 2 6 2 2 6 6 3
## [3241] 9 2 6 9 6 6 9 2 2 6 2 6 9 9 2 9 2 9 6 9 2 9 2 2
## [3265] 2 2 6 6 6 9 6 2 2 2 2 6 2 2 9 9 2 6 3 2 2 6 9 6
## [3289] 9 6 9 9 6 9 6 9 9 2 9 2 9 9 6 6 3 2 6 2 2 6 9 6
## [3313] 9 6 9 9 6 9 6 6 7 6 2 6 6 6 6 6 9 6 9 2 9 6 9 9
## [3337] 2 6 9 6 6 6 6 9 6 7 6 2 6 9 6 6 6 9 6 6 2 6 3 6
## [3361] 9 6 6 6 3 9 2 9 2 9 9 2 9 6 6 6 6 9 9 9 9 2 2 9
## [3385] 2 6 6 4 2 6 6 6 6 7 6 3 9 2 2 9 2 6 9 9 2 2 2 6
## [3409] 6 6 6 2 9 6 2 6 5 6 2 9 9 9 9 2 2 9 9 9 9 9 1 6
## [3433] 2 9 9 9 2 6 2 9 2 2 9 2 9 6 6 6 6 7 9 6 9 6 9 2
## [3457] 9 9 6 6 9 6 2 3 9 6 2 6 9 9 9 2 3 2 6 9 3 6 6 6
## [3481] 6 9 9 9 2 2 2 6 9 2 9 6 6 9 2# comparaison des résultats de mixmod et les vrais classes
table(mix.MNIST5@bestResult@partition,MNIST5$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 324 0 17 19 1 57 4 0 4 2
## 2 6 2 7 4 118 35 3 97 7 85
## 3 3 5 4 55 0 130 4 3 233 12
## 4 4 2 8 0 6 5 329 0 3 1
## 5 0 5 305 8 1 1 0 19 6 1
## 6 0 3 4 8 175 1 1 10 3 134
## 7 8 2 3 259 0 76 2 1 74 6
## 8 0 174 0 0 1 6 0 2 5 0
## 9 0 0 1 3 39 4 0 232 6 105
## 10 0 200 0 1 0 0 0 0 0 1NMI(mix.MNIST5@bestResult@partition,MNIST5$class)## [1] 0.6003653ARI(mix.MNIST5@bestResult@partition,MNIST5$class)## [1] 0.4867972plot(as.data.frame(pc.M$x[,1:2]), col=mix.MNIST5@bestResult@partition)
# comparaison des résultats de Mclust et les vrais classes
mc.MNIST5=Mclust(data= pc.M$x[,1:2],G=10, modelNames = c("VEV"))
table( mc.MNIST5$classification,MNIST5$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 0 0 4 5 98 7 0 183 1 156
## 2 0 267 1 0 0 0 0 1 2 0
## 3 38 0 89 64 0 79 96 1 90 2
## 4 294 0 48 21 2 44 80 0 36 3
## 5 4 30 119 177 0 33 19 1 52 0
## 6 3 0 4 0 71 8 11 29 7 37
## 7 2 11 51 56 13 64 84 7 106 5
## 8 4 0 15 8 36 54 43 30 26 26
## 9 0 0 0 3 72 4 4 77 10 89
## 10 0 85 18 23 49 22 6 35 11 29NMI(mc.MNIST5$classification,MNIST5$class)## [1] 0.3495523ARI(mc.MNIST5$classification,MNIST5$class)## [1] 0.2298311MFEA
pc.MF=prcomp(mfeat[,-241])
plot(as.data.frame(pc.MF$x[,1:2]), col=mfeat$class)
strategie=mixmodStrategy(algo="EM",initMethod="smallEM",nbTry=10,epsilonInInit=0.00001,seed=42)## [1] "WARNING: Strategy@seed attribute is obsolete! Consider using mixmodCluster function's 'seed' parameter instead"mix.mfeat=mixmodCluster(data=as.data.frame(pc.MF$x[,1:2]),nbCluster=10,strategy=strategie,dataType="quantitative",models=mixmodGaussianModel())
mix.mfeat=mixmodCluster(data=as.data.frame(pc.MF$x[,1:10]),nbCluster=10, strategy=strategie,dataType="quantitative",models=mixmodGaussianModel(listModels=c("Gaussian_pk_Lk_Dk_A_Dk")))
mix.mfeat@bestResult@partition## [1] 2 2 2 2 2 9 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [25] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 9 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [49] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 9 2 2 2 2 2 2 2
## [73] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [97] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 9 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [121] 2 2 2 2 2 2 2 2 9 2 2 2 2 2 2 7 2 2 2 2 2 2 2 2
## [145] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 9 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [169] 2 2 2 2 9 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [193] 2 2 2 2 2 2 2 2 7 8 7 8 9 4 8 8 8 4 8 8 8 7 8 9
## [217] 9 8 8 4 8 8 8 8 7 8 8 8 4 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
## [241] 8 4 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 4 8 7 8 9 9 4 8 8 8 8
## [265] 7 8 7 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
## [289] 8 8 8 8 8 4 8 8 8 8 4 8 8 8 8 8 8 8 8 4 8 9 8 8
## [313] 7 8 8 8 8 8 8 4 8 8 8 8 8 8 8 4 8 8 8 8 8 8 4 8
## [337] 8 8 8 8 8 8 8 4 7 8 8 7 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
## [361] 7 8 8 8 8 9 8 8 9 4 8 8 8 8 8 8 8 8 8 4 8 8 8 9
## [385] 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 6 8 9 8 8 1 1 1 1 1 1 1 1
## [409] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1
## [433] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [457] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [481] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 1 1 1 1 1 1 1 1
## [505] 1 1 1 1 1 1 1 1 10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [529] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [553] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 7 1 1
## [577] 1 1 10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [601] 6 6 7 6 6 6 6 6 6 6 7 6 6 6 7 6 6 7 6 6 6 6 6 7
## [625] 6 6 7 6 6 7 6 6 6 7 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 6 6 6 7
## [649] 4 6 6 6 6 7 6 6 7 6 6 7 6 6 6 7 6 7 7 6 6 6 6 6
## [673] 7 6 7 6 6 7 6 7 6 7 6 6 6 6 6 7 6 7 6 6 6 6 6 6
## [697] 6 6 6 6 6 7 4 6 6 6 7 7 6 6 6 6 6 4 6 6 6 6 6 6
## [721] 6 7 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 7 6 6 6 6 6 7 7 6 6 7 7
## [745] 6 6 7 6 6 7 6 6 6 7 6 6 7 6 6 6 7 6 6 6 7 7 6 7
## [769] 6 6 6 6 6 7 6 6 7 6 7 6 6 7 6 9 6 6 6 6 7 6 7 6
## [793] 6 6 6 6 7 7 6 6 4 9 4 9 9 9 9 9 4 9 4 4 4 4 9 4
## [817] 4 9 4 9 9 4 9 9 4 4 9 9 9 4 9 9 4 9 9 9 9 9 4 9
## [841] 9 9 4 9 4 4 9 9 4 4 4 9 4 9 9 4 4 9 4 4 4 9 4 9
## [865] 4 4 9 4 4 4 9 9 9 9 9 4 4 9 4 4 9 4 8 4 9 4 4 9
## [889] 9 4 9 4 9 9 9 4 9 4 4 9 9 4 4 9 9 9 4 4 4 4 4 9
## [913] 4 4 9 9 4 9 4 4 4 9 4 4 4 9 4 4 9 4 4 9 9 9 4 4
## [937] 3 4 4 9 9 9 4 9 4 4 9 9 4 9 4 4 3 9 4 4 4 9 3 9
## [961] 9 4 9 4 4 4 4 4 4 9 4 4 9 9 9 4 9 4 9 9 4 9 4 9
## [985] 9 9 9 4 4 9 4 9 4 4 9 9 9 4 4 4 6 7 6 6 6 6 7 7
## [1009] 7 6 7 6 6 6 6 7 6 6 6 7 6 6 7 6 7 6 6 4 7 7 7 6
## [1033] 5 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 7 7 7 6
## [1057] 7 7 6 6 6 7 7 7 6 7 7 6 6 7 7 6 7 6 7 7 6 7 6 7
## [1081] 6 7 6 6 7 7 7 7 6 6 6 6 6 7 6 7 7 7 6 6 7 6 6 7
## [1105] 7 6 7 6 7 7 6 7 6 6 6 6 7 6 6 6 6 6 6 7 7 6 7 6
## [1129] 6 7 6 7 6 6 7 7 7 6 6 7 6 7 7 6 7 6 6 7 6 6 7 6
## [1153] 6 6 7 6 7 7 6 6 6 7 6 6 6 6 6 7 6 6 7 7 6 6 6 9
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## [1201] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 2 3 3 3 3 9 3 4 3
## [1225] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 9 3 3 3 3 3
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## [1273] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 7 3 3 3 3 3 3 3 4
## [1297] 3 3 3 9 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
## [1321] 3 3 3 2 3 3 7 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
## [1345] 3 4 3 3 3 3 3 2 6 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
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## [1393] 3 3 3 3 3 3 3 3 1 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 1 10 1 10 10
## [1417] 1 1 1 10 10 10 10 1 10 10 10 10 10 1 10 10 1 10 1 10 10 10 10 10
## [1441] 10 10 10 10 10 10 1 10 1 5 10 10 1 10 10 1 10 1 10 10 10 10 10 10
## [1465] 1 10 1 7 10 10 10 10 10 10 10 10 10 1 10 10 10 10 1 10 5 10 10 10
## [1489] 10 10 10 10 10 1 10 10 10 10 10 10 10 10 10 1 10 10 10 10 10 10 1 10
## [1513] 1 10 1 10 1 10 10 10 10 1 10 10 10 10 10 10 1 1 10 10 1 10 10 10
## [1537] 10 10 10 10 10 10 10 10 1 10 10 10 8 10 1 10 10 10 10 10 10 10 10 10
## [1561] 10 10 10 1 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 1 1 5 5 10 10 10 10 10
## [1585] 1 10 10 1 10 1 1 1 10 10 1 10 10 10 10 10 2 2 2 2 6 2 9 2
## [1609] 2 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 9 2 2 2 2 2 2 2
## [1633] 2 2 2 2 2 2 2 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [1657] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 2 9 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [1681] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 2 2 5 2 2 2 2
## [1705] 2 9 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 6 9 2 9
## [1729] 2 2 2 2 2 9 9 2 9 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 9 2
## [1753] 2 2 2 4 2 9 4 2 2 9 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [1777] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 6 2 2 2
## [1801] 5 5 5 5 5 7 5 5 5 5 5 5 5 5 7 5 5 5 5 5 5 5 5 5
## [1825] 5 5 5 5 7 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 7 5
## [1849] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 6 5
## [1873] 6 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 7 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
## [1897] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 6 5 5 4 5 5 6 6
## [1921] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 7 5 5 5 5 6 5 5 1 5 5 5 5
## [1945] 5 6 5 5 5 5 5 5 5 5 8 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
## [1969] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 7 5 5 8 5 5 5 5 5 5 5
## [1993] 5 5 5 5 5 5 5 5table(mix.mfeat@bestResult@partition,mfeat$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
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## 2 191 0 0 0 0 0 4 0 178 0
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## 4 1 16 2 3 101 2 5 0 6 1
## 5 0 0 1 0 0 1 0 4 1 182
## 6 0 1 0 145 0 120 1 0 3 7
## 7 1 11 1 51 0 76 2 1 0 7
## 8 0 162 0 0 1 0 0 1 0 2
## 9 7 10 0 1 95 1 6 0 12 0
## 10 0 0 4 0 0 0 0 154 0 0NMI(mix.mfeat@bestResult@partition,mfeat$class)## [1] 0.7427841ARI(mix.mfeat@bestResult@partition,mfeat$class)## [1] 0.6336554plot(as.data.frame(pc.MF$x[,1:2]), col=mix.mfeat@bestResult@partition)
mc.mfeat=Mclust(data= pc.MF$x[,1:10],G=10, modelNames = c("VVV"))
table( mc.mfeat$classification,mfeat$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 181 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 2 9 16 12 19 8 12 3 23 12 8
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## 7 0 0 1 0 0 0 0 170 0 0
## 8 0 0 0 172 0 3 0 0 0 0
## 9 0 1 0 0 173 0 0 0 0 0
## 10 0 0 0 0 15 0 171 0 0 0NMI(mc.mfeat$classification,mfeat$class)## [1] 0.7554564ARI(mc.mfeat$classification,mfeat$class)## [1] 0.6621231USPS
pc.US=prcomp(usps[,-257])
plot(as.data.frame(pc.US$x[,1:2]), col=usps$class)
strategie=mixmodStrategy(algo="EM",initMethod="smallEM",nbTry=10,epsilonInInit=0.00001,seed=42)## [1] "WARNING: Strategy@seed attribute is obsolete! Consider using mixmodCluster function's 'seed' parameter instead"mix.usps=mixmodCluster(data=as.data.frame(pc.MF$x[,1:2]),nbCluster=10,strategy=strategie,dataType="quantitative",models=mixmodGaussianModel())
mix.usps=mixmodCluster(data=as.data.frame(pc.US$x[,1:10]),nbCluster=10, strategy=strategie,dataType="quantitative",models=mixmodGaussianModel(listModels=c("Gaussian_pk_Lk_Bk")))
mix.usps@bestResult@partition## [1] 7 3 3 6 9 1 9 10 8 10 3 1 10 10 6 6 6 3 1 3 3 3 2 3
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## [97] 3 1 3 7 3 8 1 9 8 3 8 6 8 9 3 8 10 5 3 3 8 7 7 9
## [121] 3 5 8 6 4 3 4 5 2 3 1 6 8 3 8 2 6 4 5 3 3 3 9 3
## [145] 4 7 3 3 3 3 7 3 3 3 3 7 3 8 5 9 6 3 5 3 3 9 3 7
## [169] 3 3 5 3 7 3 3 4 8 5 2 4 8 5 3 2 4 8 6 5 2 8 3 3
## [193] 1 3 6 3 6 10 9 5 2 9 5 3 5 6 4 1 3 3 3 3 3 3 5 2
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## [265] 7 3 1 7 3 3 1 1 1 10 3 6 3 2 8 8 8 10 7 1 10 3 3 7
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## [337] 7 6 6 6 3 3 3 6 4 8 6 3 3 9 3 3 2 4 6 8 4 3 3 3
## [361] 3 6 5 8 4 8 1 1 1 7 1 3 1 5 8 8 3 3 3 7 10 6 3 6
## [385] 7 4 6 5 3 7 8 3 5 10 7 10 3 7 7 7 8 6 8 3 7 1 5 3
## [409] 7 8 3 1 3 7 1 3 5 4 7 1 3 3 7 7 3 2 9 7 4 3 3 4
## [433] 7 8 6 8 5 7 1 3 9 3 7 1 3 7 4 6 5 8 7 3 3 1 9 3
## [457] 10 6 1 10 7 1 3 5 5 7 10 2 7 4 7 8 3 2 9 4 3 5 7 8
## [481] 3 8 3 1 3 2 1 10 3 1 3 3 3 3 6 3 3 7 1 6 1 3 1 4
## [505] 3 5 10 3 10 3 10 9 7 8 3 3 9 7 4 6 8 1 6 3 3 7 4 3
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## [553] 9 6 5 3 5 4 5 5 3 7 3 6 1 6 3 9 6 5 3 3 4 6 5 3
## [577] 5 2 5 8 8 3 5 3 3 9 3 5 5 9 8 9 5 3 7 8 4 5 3 10
## [601] 1 3 6 5 7 3 5 3 3 3 5 3 3 3 5 3 5 9 5 6 4 4 5 3
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## [697] 2 3 10 10 10 10 5 10 9 6 5 4 1 9 3 1 9 6 10 9 8 6 3 10
## [721] 3 6 3 6 1 6 6 10 4 6 3 1 8 8 3 5 8 8 4 4 5 1 1 9
## [745] 2 3 6 3 1 5 6 6 6 10 3 5 4 9 8 1 5 5 4 3 1 3 4 1
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## [865] 8 8 3 8 6 8 1 2 3 3 8 3 5 9 8 8 3 3 1 1 6 1 6 1
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## [937] 6 3 8 3 8 4 3 3 8 5 9 3 3 9 3 3 3 6 4 1 6 9 3 4
## [961] 3 5 6 7 5 3 7 8 4 1 2 3 7 6 10 5 5 3 5 8 3 3 3 9
## [985] 3 7 3 7 3 3 6 2 1 1 7 3 3 3 1 3 3 3 1 1 3 6 1 6
## [1009] 6 6 3 6 6 6 3 3 1 3 3 5 9 5 5 7 6 3 3 6 1 3 6 3
## [1033] 2 5 8 6 3 8 8 7 8 9 6 3 7 6 5 3 2 3 3 3 4 3 7 3
## [1057] 3 7 3 3 3 3 7 3 1 1 6 3 6 6 1 6 7 6 10 10 6 3 3 8
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## [1177] 3 1 3 8 3 3 4 8 10 6 5 3 1 2 6 3 4 5 5 6 6 5 3 3
## [1201] 10 6 4 2 8 10 6 10 3 9 10 3 1 3 4 6 3 9 7 4 3 5 4 8
## [1225] 10 3 9 4 4 3 4 3 3 3 3 4 6 3 5 3 8 4 6 6 3 1 10 3
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## [1273] 10 5 7 3 5 4 3 3 5 4 5 3 5 4 3 8 6 5 4 2 1 4 4 5
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## [7849] 5 9 4 2 9 3 1 1 3 9 3 7 3 3 6 10 6 1 3 9 7 10 3 3
## [7873] 9 3 10 3 10 3 5 7 1 6 7 3 4 9 6 1 1 5 3 9 3 8 3 3
## [7897] 4 3 5 4 6 3 3 8 3 3 8 3 3 3 4 6 2 10 3 5 9 5 9 10
## [7921] 3 9 3 7 8 5 9 5 7 8 5 3 3 3 4 3 1 3 9 6 1 3 1 4
## [7945] 6 3 3 3 6 5 1 8 8 3 5 4 1 3 5 1 1 3 3 5 8 8 3 3
## [7969] 5 1 3 7 8 5 1 1 4 7 6 6 6 7 7 5 8 8 8 4 3 3 4 3
## [7993] 4 3 7 5 1 6 3 7 6 2 8 3 3 5 3 9 3 9 1 9 3 7 3 4
## [8017] 8 3 6 3 7 9 3 3 3 7 3 6 10 8 8 4 8 10 6 1 4 6 3 7
## [8041] 1 3 5 3 3 5 2 3 3 3 4 3 8 3 3 3 4 4 3 4 5 6 3 7
## [8065] 6 5 9 3 7 3 7 3 6 2 3 1 10 6 7 9 3 9 9 3 6 6 6 9
## [8089] 9 3 3 5 9 9 6 3 7 3 9 3 3 3 6 3 6 6 3 5 8 3 1 7
## [8113] 3 7 9 3 3 3 9 5 9 5 5 2 7 8 3 1 3 6 1 3 6 7 7 8
## [8137] 3 3 7 3 6 4 6 7 5 3 8 6 5 4 3 3 6 8 8 3 3 3 6 1
## [8161] 6 3 9 9 1 7 6 2 6 6 6 3 9 3 4 9 3 6 1 5 3 1 5 3
## [8185] 5 1 3 4 3 3 3 10 3 2 4 3 3 3 5 2 9 7 3 3 2 3 8 6
## [8209] 3 3 1 3 6 7 6 5 10 6 1 3 5 3 6 3 6 3 3 6 7 3 6 7
## [8233] 3 10 9 6 7 3 10 6 8 8 3 3 2 2 1 3 3 9 1 9 3 3 5 8
## [8257] 3 3 9 3 3 4 7 6 6 3 3 7 6 4 3 3 3 3 3 8 3 7 3 4
## [8281] 3 3 5 9 8 3 3 6 9 9 7 6 6 1 3 7 3 5 1 8 3 3 3 4
## [8305] 8 3 6 6 3 3 3 1 9 6 3 9 6 6 6 6 1 9 2 3 3 1 9 3
## [8329] 3 3 8 3 3 8 4 8 3 3 3 3 3 8 3 3 3 3 3 3 3 9 1 3
## [8353] 3 1 3 8 3 3 6 4 3 2 3 3 3 9 2 9 4 4 9 2 3 4 3 3
## [8377] 8 3 8 9 6 3 3 3 3 3 3 3 5 3 3 3 8 8 1 3 2 3 2 9
## [8401] 2 3 8 3 6 3 5 8 3 3 3 4 3 3 3 3 8 3 3 1 6 8 3 6
## [8425] 3 3 9 3 2 1 9 6 6 6 9 6 5 6 6 10 4 10 6 3 3 8 2 7
## [8449] 6 10 7 8 7 3 1 1 6 8 3 8 3 6 7 6 10 5 6 6 4 4 9 8
## [8473] 3 2 4 1 3 3 6 4 8 5 3 3 2 1 6 3 3 6 1 10 2 9 4 8
## [8497] 6 3 3 8 8 3 3 3 3 10 5 6 7 6 10 3 6 7 6 9 3 3 7 3
## [8521] 4 7 7 7 3 3 10 2 3 3 2 7 2 5 9 8 3 2 4 1 3 3 3 10
## [8545] 3 6 10 6 3 3 2 3 3 6 3 3 3 9 10 3 10 3 3 1 3 3 3 6
## [8569] 3 9 9 3 6 2 7 3 3 3 3 1 2 3 6 1 3 7 3 3 5 3 1 3
## [8593] 3 3 3 3 3 9 8 3 3 6 7 9 3 10 3 3 1 6 3 3 5 3 3 3
## [8617] 6 5 8 9 3 3 3 3 3 3 3 4 6 6 5 1 3 6 3 3 3 3 5 3
## [8641] 10 3 3 1 6 2 6 8 3 3 3 3 3 2 4 10 3 6 3 9 1 3 3 5
## [8665] 3 3 3 3 3 1 6 3 5 1 6 3 3 3 8 10 3 3 3 3 3 9 3 3
## [8689] 1 6 3 9 3 8 3 8 3 8 3 3 4 3 4 1 9 1 3 3 3 4 3 7
## [8713] 6 5 1 9 3 3 7 3 3 3 3 1 3 9 9 9 9 6 4 6 10 9 8 3
## [8737] 3 4 5 3 3 8 9 7 6 8 8 3 3 3 8 9 3 8 7 3 10 9 9 3
## [8761] 3 4 4 3 7 6 10 3 4 3 7 3 3 5 7 3 10 10 10 3 3 3 4 3
## [8785] 7 3 3 3 9 7 2 1 9 6 6 3 4 5 10 6 5 7 1 3 3 3 3 3
## [8809] 3 3 4 3 7 9 2 10 8 9 6 6 10 6 6 6 2 10 10 1 3 2 4 4
## [8833] 4 3 3 3 6 10 10 1 5 6 7 3 1 5 3 3 2 1 9 6 8 10 1 9
## [8857] 9 3 10 8 5 3 8 7 8 3 9 6 1 8 3 6 1 10 5 6 3 1 3 5
## [8881] 3 8 1 2 5 6 3 1 4 5 3 3 3 1 5 2 3 8 3 3 3 4 8 4
## [8905] 3 6 9 8 10 9 1 9 5 3 2 1 4 5 6 3 5 3 8 1 6 10 10 3
## [8929] 4 4 2 3 8 3 2 4 3 3 7 1 1 10 3 3 3 3 4 8 3 6 4 4
## [8953] 9 2 9 3 6 5 4 5 3 2 8 1 6 3 3 3 2 3 3 6 3 10 7 3
## [8977] 6 3 8 9 3 5 3 1 6 9 9 7 5 2 5 3 8 9 5 3 5 9 2 3
## [9001] 9 3 3 6 5 6 4 3 2 5 3 4 3 3 6 3 1 3 9 3 3 1 9 4
## [9025] 3 3 9 2 10 6 10 3 10 10 6 10 5 6 10 6 5 3 9 4 3 4 3 1
## [9049] 4 3 4 1 10 4 3 3 3 3 3 3 2 3 7 3 3 3 3 3 7 3 4 3
## [9073] 4 3 7 7 9 3 6 6 3 8 5 3 3 5 6 6 2 5 5 9 10 1 1 6
## [9097] 7 2 1 4 9 8 3 3 3 3 3 3 6 10 1 10 1 1 4 9 3 8 1 10
## [9121] 8 9 7 9 4 4 8 7 3 4 4 4 1 3 1 6 6 9 5 3 5 1 1 6
## [9145] 6 2 3 3 7 7 3 3 4 5 8 3 5 6 3 3 3 3 3 4 9 4 3 5
## [9169] 3 6 3 3 3 7 8 3 8 4 3 2 3 8 4 3 3 4 4 3 6 6 6 1
## [9193] 3 6 6 6 8 6 3 6 8 4 1 6 2 1 2 3 6 2 9 3 10 3 2 5
## [9217] 8 4 3 3 10 6 3 3 3 4 8 6 3 3 4 3 3 3 3 4 3 3 3 10
## [9241] 3 9 6 6 1 6 1 6 3 9 10 6 3 2 3 3 3 7 3 3 3 7 3 9
## [9265] 9 3 7 8 9 3 6 7 1 3 3 4 3 5 3 3 4 8 3 3 8 9 8 3
## [9289] 2 3 5 8 6 9 6 3 8 4table(mix.usps@bestResult@partition,usps$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 671 0 6 0 0 6 60 0 2 0
## 2 0 0 2 1 0 0 0 494 1 10
## 3 185 89 265 166 682 589 201 79 523 235
## 4 0 631 0 0 1 0 0 0 0 0
## 5 2 0 624 5 2 1 11 2 3 0
## 6 2 6 18 22 164 7 0 217 166 576
## 7 7 2 1 0 1 2 553 0 0 0
## 8 682 0 2 1 0 17 9 0 0 0
## 9 4 0 11 629 0 94 0 0 13 0
## 10 0 541 0 0 2 0 0 0 0 0NMI(mix.usps@bestResult@partition,usps$class)## [1] 0.5664627ARI(mix.usps@bestResult@partition,usps$class)## [1] 0.320765plot(as.data.frame(pc.US$x[,1:2]), col=mix.usps@bestResult@partition)
#2 composantes
mc.usps=Mclust(data= pc.US$x[,1:2],G=10, modelNames = c("VVV"))
table( mc.usps$classification,usps$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 0 0 2 17 143 0 0 243 13 210
## 2 0 1127 0 0 3 0 0 0 0 0
## 3 741 0 23 31 3 39 4 0 22 1
## 4 6 40 115 77 177 41 25 9 241 42
## 5 0 28 3 12 294 1 0 520 42 510
## 6 496 0 83 47 7 160 129 0 16 0
## 7 57 0 244 63 24 151 72 2 69 0
## 8 181 3 328 576 178 275 35 18 291 58
## 9 59 4 62 1 3 35 437 0 1 0
## 10 13 67 69 0 20 14 132 0 13 0NMI(mc.usps$classification,usps$class)## [1] 0.4359897ARI(mc.usps$classification,usps$class)## [1] 0.3213243#10 composantes
mc.usps=Mclust(data= pc.US$x[,1:10],G=10, modelNames = c("VEV"))
table( mc.usps$classification,usps$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 152 16 420 47 19 26 91 5 489 1
## 2 0 507 0 0 1 0 0 0 0 0
## 3 0 331 0 0 1 0 0 0 0 0
## 4 0 35 1 2 304 5 1 37 54 615
## 5 0 0 0 0 0 0 0 685 0 19
## 6 0 3 0 0 0 1 639 0 0 0
## 7 37 0 17 762 1 637 29 0 91 4
## 8 1350 0 7 1 0 18 57 0 0 0
## 9 14 3 484 12 525 29 17 65 74 182
## 10 0 374 0 0 1 0 0 0 0 0NMI(mc.usps$classification,usps$class)## [1] 0.64327ARI(mc.usps$classification,usps$class)## [1] 0.5141159OPTDIGITS:
pc.op=prcomp(optdigits[,-65])
plot(as.data.frame(pc.op$x[,1:2]), col=optdigits$class)
strategie=mixmodStrategy(algo="EM",initMethod="smallEM",nbTry=10,epsilonInInit=0.00001,seed=42)## [1] "WARNING: Strategy@seed attribute is obsolete! Consider using mixmodCluster function's 'seed' parameter instead"mix.optdigits=mixmodCluster(data=as.data.frame(pc.op$x[,1:2]),nbCluster=10,strategy=strategie,dataType="quantitative",models=mixmodGaussianModel())
mix.optdigits=mixmodCluster(data=as.data.frame(pc.op$x[,1:10]),nbCluster=10, strategy=strategie,dataType="quantitative",models=mixmodGaussianModel(listModels=c("Gaussian_pk_L_Dk_A_Dk")))
mix.optdigits@bestResult@partition## [1] 6 6 4 2 8 1 2 7 6 5 4 3 2 7 5 6 2 4 5 10 4 5 7 2
## [25] 3 1 6 8 3 5 4 6 4 8 2 3 4 5 2 2 2 1 3 2 2 8 10 5
## [49] 1 5 1 4 3 10 8 1 6 2 8 5 4 3 6 1 1 7 1 10 5 3 4 5
## [73] 6 5 5 4 4 2 3 5 5 10 5 10 1 5 9 4 5 10 4 9 8 4 10 6
## [97] 3 5 8 1 10 4 10 6 1 5 7 3 6 3 2 8 2 8 4 7 10 7 2 7
## [121] 4 3 5 4 6 1 6 10 5 1 5 7 5 5 10 7 10 2 8 9 1 6 6 8
## [145] 1 4 8 10 8 9 9 10 7 1 5 10 2 5 6 10 10 4 8 1 1 10 8 10
## [169] 10 9 1 9 1 5 1 5 4 2 2 7 9 5 2 1 7 5 10 4 7 5 9 6
## [193] 1 10 1 6 9 10 7 4 4 10 4 1 3 4 4 10 3 2 1 8 3 8 3 10
## [217] 2 6 7 4 5 5 10 6 5 3 7 5 7 2 5 4 9 5 5 6 5 7 4 8
## [241] 2 3 3 4 5 10 1 5 1 7 3 3 8 6 9 3 10 3 3 5 7 10 5 4
## [265] 8 9 6 6 1 6 10 8 10 8 2 4 9 2 3 5 9 9 6 10 3 5 8 9
## [289] 7 6 5 7 5 2 4 1 8 4 4 8 5 5 5 7 2 2 10 3 10 2 4 1
## [313] 10 7 2 1 1 10 9 10 1 3 5 10 9 9 8 9 9 3 2 4 5 3 8 9
## [337] 4 8 2 10 9 10 5 10 9 1 4 2 3 9 8 4 6 3 2 9 10 3 6 8
## [361] 4 9 3 4 2 8 5 2 10 9 7 9 2 10 6 9 1 6 5 9 1 6 7 4
## [385] 8 3 10 2 9 10 1 2 1 1 5 5 4 7 1 7 8 7 3 4 9 2 6 6
## [409] 1 4 2 5 3 4 1 8 4 3 9 5 5 1 4 6 7 9 9 9 5 5 8 10
## [433] 5 3 9 6 5 10 10 2 8 4 7 6 1 1 7 4 7 2 6 8 3 7 2 2
## [457] 2 10 4 3 4 1 5 3 10 5 1 10 5 10 5 1 6 6 7 2 3 8 10 1
## [481] 5 7 7 3 5 4 4 10 7 6 6 3 4 8 2 10 8 5 2 8 5 6 5 5
## [505] 1 6 5 4 1 2 5 7 2 4 7 8 3 4 5 7 7 6 10 7 1 10 8 3
## [529] 8 8 5 6 2 5 5 8 7 4 1 4 6 8 2 3 7 5 2 1 4 10 3 7
## [553] 3 6 7 8 2 5 8 2 7 8 5 3 4 6 5 3 8 5 5 1 4 3 2 1
## [577] 6 10 8 5 7 2 5 10 5 8 5 1 6 6 8 2 6 2 6 5 8 8 5 3
## [601] 2 1 10 1 6 4 8 4 1 6 3 1 3 5 10 10 10 5 5 6 6 3 2 4
## [625] 2 5 4 1 3 9 6 1 8 1 8 4 6 2 9 1 5 2 6 3 1 2 4 8
## [649] 3 2 5 5 2 9 8 7 6 10 8 8 2 10 4 5 9 4 5 4 10 10 8 5
## [673] 7 2 5 2 9 9 4 6 8 4 4 4 8 10 9 5 7 7 4 7 3 7 4 1
## [697] 4 7 6 1 8 6 9 7 1 1 7 2 7 1 8 8 5 9 2 1 2 8 9 5
## [721] 4 6 6 6 5 5 4 3 3 7 2 8 8 3 6 4 1 6 10 7 6 5 8 6
## [745] 1 3 8 8 8 5 8 9 5 4 10 1 4 5 10 10 3 2 3 4 4 1 8 5
## [769] 7 7 2 1 1 4 8 10 9 1 9 1 5 2 6 9 1 7 5 2 2 10 8 5
## [793] 5 7 8 10 8 7 8 9 8 6 7 5 4 7 5 10 4 5 1 8 6 5 9 1
## [817] 9 8 9 10 5 2 1 8 7 6 6 5 10 10 7 2 5 8 6 10 5 2 5 9
## [841] 9 6 4 1 10 5 1 6 8 9 10 9 2 8 5 6 10 9 2 5 6 6 2 10
## [865] 9 7 4 8 9 4 10 2 6 3 10 10 6 8 5 7 4 1 1 6 1 1 1 5
## [889] 10 4 7 4 2 5 2 4 2 7 7 5 3 1 6 5 10 2 10 9 4 8 2 10
## [913] 10 3 10 4 9 9 3 10 3 8 6 8 3 6 8 4 3 5 8 6 9 4 4 7
## [937] 3 6 9 1 9 8 1 2 5 7 4 3 8 4 5 1 10 2 4 3 1 7 10 7
## [961] 1 8 1 2 7 6 7 3 5 4 1 8 7 4 7 6 1 4 5 3 5 6 4 1
## [985] 8 10 7 8 5 2 3 8 4 5 5 6 10 9 3 4 10 1 1 5 1 5 1 5
## [1009] 1 5 4 5 10 3 6 3 2 2 2 4 7 2 2 7 6 10 7 10 2 6 6 1
## [1033] 5 4 7 5 7 6 10 10 2 10 6 1 5 6 2 8 5 5 5 1 9 5 9 4
## [1057] 1 10 5 10 7 7 10 5 5 6 6 6 9 2 1 2 7 4 2 9 6 5 7 10
## [1081] 6 5 4 8 2 8 5 6 5 9 5 7 1 6 7 2 6 5 9 5 7 2 6 8
## [1105] 9 8 5 2 4 9 1 8 7 5 8 4 4 1 9 9 7 9 9 4 8 8 7 6
## [1129] 2 2 3 4 2 10 5 7 1 9 9 1 2 2 7 5 8 9 8 10 10 7 5 6
## [1153] 9 6 1 9 6 4 8 1 5 5 8 7 2 7 4 7 8 6 10 4 9 10 9 10
## [1177] 6 4 2 10 5 6 6 5 2 5 4 4 10 2 5 3 6 3 4 2 5 1 9 3
## [1201] 9 1 7 6 10 6 7 2 2 8 5 10 4 10 5 1 10 8 3 1 5 10 9 7
## [1225] 2 9 7 7 9 2 1 6 8 9 2 2 4 2 5 1 9 1 1 5 6 2 1 7
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## [4441] 6 7 5 8 5 8 3 4 7 10 10 4 1 5 1 1 7 4 2 7 10 3 3 10
## [4465] 2 6 3 2 3 6 9 1 5 10 7 8 4 5 2 6 9 1 2 10 7 8 4 9
## [4489] 10 6 9 1 5 10 7 8 4 5 2 6 10 7 7 8 7 6 3 9 2 5 10 9
## [4513] 4 4 5 7 9 6 6 1 1 4 9 1 6 9 1 8 5 5 4 5 5 10 8 8
## [4537] 8 10 2 9 7 6 3 7 1 5 1 6 6 9 4 8 5 1 9 4 10 8 5 9
## [4561] 5 3 9 4 8 9 10 5 9 10 6 7 5 8 10 8 9 4 7 10 10 4 1 9
## [4585] 1 1 7 4 2 7 10 5 9 10 2 6 5 2 9 6 9 1 5 10 7 8 4 5
## [4609] 2 6 9 1 5 10 7 8 4 3 2 6 9 1 5 10 7 8 4 9 2 6 2 9
## [4633] 7 8 7 6 2 5 2 5 10 9 4 4 5 7 9 6 6 1 1 4 5 1 6 1
## [4657] 1 8 5 5 4 5 5 10 8 8 6 10 2 9 7 6 2 7 1 9 1 6 6 9
## [4681] 4 8 5 1 9 4 10 8 5 9 5 2 9 4 8 5 10 5 9 10 6 7 5 8
## [4705] 2 8 9 4 7 10 10 4 1 9 1 1 7 4 2 7 10 9 5 10 2 6 9 2
## [4729] 3 3 1 5 10 7 8 4 5 2 6 3 1 5 10 7 8 4 5 2 6 3 1 5
## [4753] 10 2 8 4 5 2 6 2 7 7 8 7 6 2 5 2 5 10 3 4 4 5 7 3
## [4777] 1 4 5 1 6 3 1 8 5 5 4 2 5 10 8 8 8 10 2 3 7 6 2 7
## [4801] 1 5 1 6 6 3 4 8 3 1 3 10 8 5 3 5 2 3 4 8 5 10 5 3
## [4825] 10 6 7 5 8 2 8 3 4 7 10 10 4 1 5 1 1 7 4 2 7 10 10 2
## [4849] 6 5 2 5 6 9 1 5 10 7 8 4 9 5 6 9 1 5 10 7 8 4 9 2
## [4873] 6 9 1 5 10 7 8 4 5 2 6 2 7 7 8 7 6 2 5 2 9 10 9 4
## [4897] 4 5 7 9 6 6 4 9 1 6 9 1 8 5 5 9 5 5 10 8 8 8 10 2
## [4921] 9 7 6 4 7 1 5 1 6 6 9 4 8 5 1 9 4 10 8 5 9 4 2 9
## [4945] 4 8 9 10 5 9 10 6 7 5 8 2 8 9 4 7 10 10 4 1 9 1 1 7
## [4969] 4 5 7 10 5 5 10 2 6 9 2 9 6 3 1 5 10 7 8 4 5 2 6 3
## [4993] 1 5 10 7 8 4 9 2 6 9 1 5 10 7 8 4 9 2 6 2 7 7 8 7
## [5017] 6 2 9 2 9 10 9 4 4 9 7 3 6 6 1 1 4 9 1 6 9 1 8 5
## [5041] 5 4 5 5 10 8 8 8 10 2 9 7 6 2 7 1 9 1 6 6 9 4 8 5
## [5065] 1 9 4 10 8 5 9 5 2 9 4 8 9 10 5 9 10 6 7 5 8 2 8 9
## [5089] 4 7 10 10 4 1 9 1 1 7 4 2 7 10 9 9 10 2 6 9 2 9 6 3
## [5113] 1 5 10 7 8 4 9 2 6 3 1 5 10 7 8 4 9 2 6 3 1 5 10 7
## [5137] 8 4 9 2 6 2 7 7 8 7 6 2 9 2 9 10 9 4 4 5 7 9 6 6
## [5161] 1 1 4 9 1 6 3 1 8 5 5 4 5 5 10 8 8 8 10 2 9 7 6 2
## [5185] 7 1 9 1 6 6 3 4 8 5 1 9 4 10 8 5 9 5 2 9 4 8 9 10
## [5209] 5 9 10 6 7 5 8 2 8 9 4 7 10 10 4 1 9 1 1 7 4 2 7 10
## [5233] 9 9 10 7 6 9 6 3 1 5 10 7 8 4 5 2 6 3 1 5 10 7 8 4
## [5257] 5 2 6 3 1 5 10 7 8 4 5 2 6 2 7 7 8 7 6 2 5 2 5 10
## [5281] 3 4 4 5 7 3 6 6 1 1 4 2 1 6 3 1 8 5 5 4 5 5 10 8
## [5305] 8 8 10 2 3 7 6 2 7 1 2 1 6 6 3 4 8 5 1 3 4 10 8 5
## [5329] 3 5 2 3 4 8 5 10 5 3 10 6 7 5 8 2 8 3 4 7 10 10 4 1
## [5353] 2 1 1 7 4 2 7 10 5 9 10 2 6 4 2 5 6 9 1 5 10 7 8 4
## [5377] 3 2 6 9 1 5 10 7 8 2 6 9 1 5 10 7 8 4 9 2 10 2 7 9
## [5401] 8 7 6 4 9 9 3 10 9 4 4 9 7 9 6 6 1 1 4 9 1 6 9 1
## [5425] 8 9 9 4 4 9 10 8 8 8 4 2 9 7 6 2 7 1 9 6 9 4 8 5
## [5449] 1 9 4 4 8 5 9 5 4 9 4 8 9 10 5 9 10 6 7 5 8 2 8 9
## [5473] 4 9 10 10 4 1 1 7 4 5 7 4 10 7 6 9 4 4 6 9 1 5 10 7
## [5497] 8 4 5 2 6 9 1 5 10 7 8 4 9 2 6 9 1 5 10 7 8 4 5 2
## [5521] 6 2 7 7 8 7 6 2 5 2 9 10 9 4 4 9 7 9 6 6 1 1 4 9
## [5545] 1 6 9 1 8 9 9 4 3 9 10 8 8 8 10 2 9 7 6 2 7 1 5 1
## [5569] 6 6 9 4 8 5 1 9 4 10 8 5 9 5 2 9 4 8 9 10 7 9 10 6
## [5593] 7 5 8 2 8 9 4 7 10 10 4 1 5 1 1 7 4 2 7 10 9 9 10 2
## [5617] 6 9 2 5table(mix.optdigits@bestResult@partition,optdigits$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 3 545 1 0 0 0 0 0 0 0
## 2 0 1 11 6 27 0 1 3 482 0
## 3 274 10 3 0 1 1 2 23 7 0
## 4 2 0 2 14 0 1 560 18 42 0
## 5 0 0 528 0 7 0 1 233 18 1
## 6 0 0 1 0 3 1 0 1 1 549
## 7 0 0 4 0 502 1 0 0 2 0
## 8 0 1 0 3 0 552 0 3 0 0
## 9 290 0 22 0 17 1 2 267 4 0
## 10 2 0 0 545 1 1 0 6 6 4NMI(mix.optdigits@bestResult@partition,optdigits$class)## [1] 0.8259356ARI(mix.optdigits@bestResult@partition,optdigits$class)## [1] 0.7740545plot(as.data.frame(pc.op$x[,1:2]), col=mix.optdigits@bestResult@partition)
mc.optdigits=Mclust(data= pc.op$x[,1:10],G=10, modelNames = c("EEV"))
table( mc.optdigits$classification,optdigits$class)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 283 0 25 0 8 1 2 464 2 0
## 2 2 0 2 15 0 1 560 22 43 0
## 3 1 1 0 3 0 551 0 4 0 0
## 4 0 0 0 0 3 2 0 0 0 550
## 5 0 0 12 6 14 0 1 20 481 0
## 6 233 9 0 1 0 1 1 16 9 0
## 7 1 0 0 543 1 0 1 5 4 4
## 8 0 0 2 0 508 2 0 10 3 0
## 9 35 1 530 0 24 0 1 13 20 0
## 10 16 546 1 0 0 0 0 0 0 0NMI(mc.optdigits$classification,optdigits$class)## [1] 0.8296946ARI(mc.optdigits$classification,optdigits$class)## [1] 0.7954565Question 8:
NMI(mix.JAFFE@bestResult@partition,mc.JAFFE$classification)## [1] 0.9297265#0.92
#Les deux partitions sont très prochesNMI(mix.optdigits@bestResult@partition,mc.optdigits$classification)## [1] 0.888986#0.847NMI(mix.usps@bestResult@partition,mc.usps$classification)## [1] 0.6051546#0.627NMI(mix.MNIST5@bestResult@partition,mc.MNIST5$classification)## [1] 0.3899506#0.39NMI(mix.mfeat@bestResult@partition,mc.mfeat$classification)## [1] 0.7352085#0.740Question 9:
MclustDR est une fonction de reduction de dimension pour visualiser des cluster obtenu a partir d’une densité gaussienne:
mdr.JAFFE=MclustDR(mc.JAFFE)
plot(mdr.JAFFE,what ="classification")
mdr.optdigits=MclustDR(mc.optdigits)
plot(mdr.optdigits,what ="classification")
mdr.usps=MclustDR(mc.usps)
plot(mdr.usps,what ="classification")
mdr.MNIST5=MclustDR(mc.MNIST5)
plot(mdr.MNIST5,what ="classification")
mdr.mfeat=MclustDR(mc.mfeat)
plot(mdr.mfeat,what ="classification")
Question 11:
##HCPC avec le vrais nombre de classes
hcpcward.mfeat2=HCPC(pca.mfeat,method = "ward",nb.clust = 10 , graph=FALSE)
hcpccomp.mfeat2=HCPC(pca.mfeat,method = "complete", nb.clust = 10,graph=FALSE)
hcpcsingle.mfeat2=HCPC(pca.mfeat,method = "single",nb.clust = 10,graph=FALSE)
hcpcav.mfeat2=HCPC(pca.mfeat,method = "average",nb.clust = 10,graph=FALSE)
################################# MNIST5#####################################
hcpcward.MNIST52=HCPC(pca.MNIST5,method = "ward",nb.clust = 10 , graph=FALSE)
hcpccomp.MNIST52=HCPC(pca.MNIST5,method = "complete", nb.clust = 10,graph=FALSE)
hcpcsingle.MNIST52=HCPC(pca.MNIST5,method = "single",nb.clust = 10,graph=FALSE)
hcpcav.MNIST52=HCPC(pca.MNIST5,method = "average",nb.clust = 10,graph=FALSE)
################################# USPS#######################################
hcpcward.usps2=HCPC(pca.usps,method = "ward",nb.clust = 10 , graph=FALSE)
hcpccomp.usps2=HCPC(pca.usps,method = "complete", nb.clust = 10,graph=FALSE)
hcpcsingle.usps2=HCPC(pca.usps,method = "single",nb.clust = 10,graph=FALSE)
hcpcav.usps2=HCPC(pca.usps,method = "average",nb.clust = 10,graph=FALSE)
################################ OPTDIGITS##################################
hcpcward.optdigits2=HCPC(pca.optdigits,method = "ward",nb.clust = 10 , graph=FALSE)
hcpccomp.optdigits2=HCPC(pca.optdigits,method = "complete", nb.clust = 10,graph=FALSE)
hcpcsingle.optdigits2=HCPC(pca.optdigits,method = "single",nb.clust = 10,graph=FALSE)## Warning: pas de convergence en 10 itérationshcpcav.optdigits2=HCPC(pca.optdigits,method = "average",nb.clust = 10,graph=FALSE)
################################## JAFFE ############################################
hcpcward.JAFFE2=HCPC(pca.JAFFE,method = "ward",nb.clust = 10 , graph=FALSE)
hcpccomp.JAFFE2=HCPC(pca.JAFFE,method = "complete", nb.clust = 10,graph=FALSE)
hcpcsingle.JAFFE2=HCPC(pca.JAFFE,method = "single",nb.clust = 10,graph=FALSE)
hcpcav.JAFFE2=HCPC(pca.JAFFE,method = "average",nb.clust = 10,graph=FALSE)Visualisation avec TSNE: ### MFEAT
tsne.mfeat=Rtsne(mfeat[,-241],dim=2,perplexity=50,check_duplicates = FALSE)
plot(tsne.mfeat$Y,col=mfeat$class,xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="Vraie partition de mfeat avec t-sne") #true
plot(tsne.mfeat$Y,col=km.mfeat$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="Kmean NbClust avec t-sne") #kmean NbClust
plot(tsne.mfeat$Y,col=ward.mfeat$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="Ward NbClust avec t-sne") #ward NbClust
plot(tsne.mfeat$Y,col=complete.mfeat$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH Complete NbClust avec t-sne") #CAH complete NbClust
plot(tsne.mfeat$Y,col=single.mfeat$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH single NbClust avec t-sne") #CAH single NbClust
plot(tsne.mfeat$Y,col=average.mfeat$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH average NbClust avec t-sne") #CAH average NbClust
plot(tsne.mfeat$Y,col=hcpcward.mfeat2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC ward NbClust avec t-sne") #HCPC ward
plot(tsne.mfeat$Y,col=hcpccomp.mfeat2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC complete NbClust avec t-sne") #HCPC complete
plot(tsne.mfeat$Y,col=hcpcsingle.mfeat2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC single NbClust avec t-sne") #HCPC single
plot(tsne.mfeat$Y,col=hcpcav.mfeat2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC average NbClust avec t-sne") #HCPC average
plot(tsne.mfeat$Y,col=mix.mfeat@bestResult@partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="GMM Rmixmod avec t-sne") #GMM Rmixmod
plot(tsne.mfeat$Y,col=mc.mfeat$classification, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="GMM mclust avec t-sne") #GMM mclust
MNIST5
tsne.MNIST5=Rtsne(MNIST5[,-785],dim=2,perplexity=50)
plot(tsne.MNIST5$Y,col=MNIST5$class,xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="Vraie partition de MNIST5 avec t-sne") #true
plot(tsne.MNIST5$Y,col=km.MNIST5$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="Kmean NbClust avec t-sne") #kmean NbClust
plot(tsne.MNIST5$Y,col=ward.MNIST5$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="Ward NbClust avec t-sne") #ward NbClust
plot(tsne.MNIST5$Y,col=complete.MNIST5$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH Complete NbClust avec t-sne") #CAH complete NbClust
plot(tsne.MNIST5$Y,col=single.MNIST5$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH single NbClust avec t-sne") #CAH single NbClust
plot(tsne.MNIST5$Y,col=average.MNIST5$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH average NbClust avec t-sne") #CAH average NbClust
plot(tsne.MNIST5$Y,col=hcpcward.MNIST52$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC ward NbClust avec t-sne") #HCPC ward
plot(tsne.MNIST5$Y,col=hcpccomp.MNIST52$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC complete NbClust avec t-sne") #HCPC complete
plot(tsne.MNIST5$Y,col=hcpcsingle.MNIST52$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC single NbClust avec t-sne") #HCPC single
plot(tsne.MNIST5$Y,col=hcpcav.MNIST52$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC average NbClust avec t-sne") #HCPC average
plot(tsne.MNIST5$Y,col=mix.MNIST5@bestResult@partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="GMM Rmixmod avec t-sne") #GMM Rmixmod
plot(tsne.MNIST5$Y,col=mc.MNIST5$classification, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="GMM mclust avec t-sne") #GMM mclust
USPS
tsne.usps=Rtsne(usps[,-257],dim=2,perplexity=70,check_duplicates = FALSE)
plot(tsne.usps$Y,col=usps$class,xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="Vraie partition de usps avec t-sne") #true
plot(tsne.usps$Y,col=km.usps$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="Kmean NbClust avec t-sne") #kmean NbClust
plot(tsne.usps$Y,col=ward.usps$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="Ward NbClust avec t-sne") #ward NbClust
plot(tsne.usps$Y,col=complete.usps$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH Complete NbClust avec t-sne") #CAH complete NbClust
plot(tsne.usps$Y,col=single.usps$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH single NbClust avec t-sne") #CAH single NbClust
plot(tsne.usps$Y,col=average.usps$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH average NbClust avec t-sne") #CAH average NbClust
plot(tsne.usps$Y,col=hcpcward.usps2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC ward NbClust avec t-sne") #HCPC ward
plot(tsne.usps$Y,col=hcpccomp.usps2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC complete NbClust avec t-sne") #HCPC complete
plot(tsne.usps$Y,col=hcpcsingle.usps2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC single NbClust avec t-sne") #HCPC single
plot(tsne.usps$Y,col=hcpcav.usps2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC average NbClust avec t-sne") #HCPC average
plot(tsne.usps$Y,col=mix.usps@bestResult@partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="GMM Rmixmod avec t-sne") #GMM Rmixmod
plot(tsne.usps$Y,col=mc.usps$classification, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="GMM mclust avec t-sne") #GMM mclust
OPTDIGITS
tsne.optdigits=Rtsne(optdigits[,-65],dim=2,perplexity=50,check_duplicates = FALSE)
plot(tsne.optdigits$Y,col=optdigits$class,xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="Vraie partition de optdigits avec t-sne") #true
plot(tsne.optdigits$Y,col=km.optdigits$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="Kmean NbClust avec t-sne") #kmean NbClust
plot(tsne.optdigits$Y,col=ward.optdigits$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="Ward NbClust avec t-sne") #ward NbClust
plot(tsne.optdigits$Y,col=complete.optdigits$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH Complete NbClust avec t-sne") #CAH complete NbClust
plot(tsne.optdigits$Y,col=single.optdigits$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH single NbClust avec t-sne") #CAH single NbClust
plot(tsne.optdigits$Y,col=average.optdigits$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH average NbClust avec t-sne") #CAH average NbClust
plot(tsne.optdigits$Y,col=hcpcward.optdigits2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC ward NbClust avec t-sne") #HCPC ward
plot(tsne.optdigits$Y,col=hcpccomp.optdigits2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC complete NbClust avec t-sne") #HCPC complete
plot(tsne.optdigits$Y,col=hcpcsingle.optdigits2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC single NbClust avec t-sne") #HCPC single
plot(tsne.optdigits$Y,col=hcpcav.optdigits2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC average NbClust avec t-sne") #HCPC average
plot(tsne.optdigits$Y,col=mix.optdigits@bestResult@partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="GMM Rmixmod avec t-sne") #GMM Rmixmod
plot(tsne.optdigits$Y,col=mc.optdigits$classification, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="GMM mclust avec t-sne") #GMM mclust
JAFFE
tsne.JAFFE=Rtsne(JAFFE[,-677],dim=2,perplexity=50)
plot(tsne.JAFFE$Y,col=JAFFE$class,xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="Vraie partition avec t-sne") #true
#On remarque qu'en general t-sne donne une bonne representation
#des different dataset du projet
plot(tsne.JAFFE$Y,col=km.JAFFE$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="Kmean NbClust avec t-sne") #kmean NbClust
plot(tsne.JAFFE$Y,col=ward.JAFFE$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="Ward NbClust avec t-sne") #ward NbClust
plot(tsne.JAFFE$Y,col=complete.JAFFE$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH Complete NbClust avec t-sne") #CAH complete NbClust
plot(tsne.JAFFE$Y,col=single.JAFFE$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH single NbClust avec t-sne") #CAH single NbClust
plot(tsne.JAFFE$Y,col=average.JAFFE$Best.partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH average NbClust avec t-sne") #CAH average NbClust
plot(tsne.JAFFE$Y,col=hcpcward.JAFFE2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC ward NbClust avec t-sne") #HCPC ward
plot(tsne.JAFFE$Y,col=hcpccomp.JAFFE2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC complete NbClust avec t-sne") #HCPC complete
plot(tsne.JAFFE$Y,col=hcpcsingle.JAFFE2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC single NbClust avec t-sne") #HCPC single
plot(tsne.JAFFE$Y,col=hcpcav.JAFFE2$data.clust$clust, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="CAH HCPC average NbClust avec t-sne") #HCPC average
plot(tsne.JAFFE$Y,col=mix.JAFFE@bestResult@partition, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="GMM Rmixmod avec t-sne") #GMM Rmixmod
plot(tsne.JAFFE$Y,col=mc.JAFFE$classification, xlab="1ere composante", ylab="2eme composante", main="GMM mclust avec t-sne") #GMM mclust
Question 12
autoencodedJaffe=read.csv("autoencodedJaffe.csv", header = F, skip=-1)
plot(autoencodedJaffe, col=JAFFE$class, main="Reduction de JAFFE avec un autoencoder")
Automc.JAFFE=Mclust(data=autoencodedJaffe,G=10)
NMI(Automc.JAFFE$classification,JAFFE$class)## [1] 0.7627988ARI(Automc.JAFFE$classification,JAFFE$class)## [1] 0.5884257plot(autoencodedJaffe, col=Automc.JAFFE$classification, main="Mclust de JAFFE avec un autoencoder")
autoencodedmnist=read.csv("autoencodedmnist.csv", header = F, skip=-1)
plot(autoencodedmnist, col=MNIST5$class, main="Reduction de MNIST5 avec un autoencoder")
Automc.MNIST5=Mclust(data= autoencodedmnist,G=10)
NMI(Automc.MNIST5$classification,MNIST5$class)## [1] 0.3792067ARI(Automc.MNIST5$classification,MNIST5$class)## [1] 0.2012484plot(autoencodedmnist, col=Automc.MNIST5$classification, main="Mclust de mnist autoencoder")
autoencodedUSPS=read.csv("autoencodedUSPS.csv", header = F, skip=-1)
plot(autoencodedUSPS, col=usps$class, main="Reduction de usps avec un autoencoder")
Automc.usps=Mclust(data= autoencodedUSPS,G=10,c("VEV"))
NMI(Automc.usps$classification,usps$class)## [1] 0.413082ARI(Automc.usps$classification,usps$class)## [1] 0.2566452plot(autoencodedUSPS, col=Automc.usps$classification, main="Mclust de usps autoencoder")
autoencodedMFEAT=read.csv("autoencodedMFEAT.csv", header = F, skip=-1)
plot(autoencodedMFEAT, col=mfeat$class, main="Reduction de mfeat avec un autoencoder")
Automc.mfeat=Mclust(data= autoencodedMFEAT,G=10,modelNames = c("VEV"))
NMI(Automc.mfeat$classification,mfeat$class)## [1] 0.6580335ARI(Automc.mfeat$classification,mfeat$class)## [1] 0.5687228plot(autoencodedMFEAT, col=Automc.mfeat$classification, main="Mclust de mfeat autoencoder")
autoencodedOPTDIGITS=read.csv("autoencodedOPTDIGITS.csv", header = F, skip=-1)
plot(autoencodedOPTDIGITS, col=optdigits$class, main="Reduction de optdigits avec un autoencoder")
Automc.optdigits=Mclust(data= autoencodedOPTDIGITS,G=10, modelNames = c("VVV"))
NMI(Automc.optdigits$classification,optdigits$class)## [1] 0.6877636ARI(Automc.optdigits$classification,optdigits$class)## [1] 0.5607387plot(autoencodedOPTDIGITS, col=Automc.optdigits$classification, main="Mclust de optdigits autoencoder")